Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Azure Container Apps sunucusuz GPU hızlandırmayı destekler ve kapsayıcılı ortamlarda işlem yoğunluklu makine öğrenmesi ve yapay zeka iş yüklerini etkinleştirir. Bu özellik, Container Apps'i tanımlayan sunucusuz modeli izleyerek temel altyapıyı yönetmeden GPU donanımını kullanmanıza olanak tanır.
Bu makalede, Azure Container Apps'te kullanılabilen Nvidia T4 ve A100 GPU seçenekleri karşılaştırilmektedir. Kapsayıcılı uygulamalarınızı performans, maliyet verimliliği ve iş yükü gereksinimlerine göre iyileştirdiğinizde bu GPU türleri arasındaki teknik farklılıkları anlamak önemlidir.
Önemli farklar
T4 ve A100 GPU türleri arasındaki temel farklar, ilgili türlerde kullanılabilen işlem kaynaklarının miktarını içerir.
| GPU türü | Açıklama |
|---|---|
| T4 | Çıkarım iş yükleri ve temel yapay zeka uygulamaları için uygun maliyetli hızlandırma sunar. |
| A100 | Maksimum hesaplama gücü gerektiren zorlu iş yükleri için performans avantajları sunar. Genişletilmiş bellek kapasitesi, büyük dil modelleriyle, karmaşık görüntü işleme uygulamalarıyla veya T4'ün daha sınırlı belleğine sığmayan bilimsel simülasyonlarla çalışmanıza yardımcı olur. |
Aşağıdaki tabloda, Azure Container Apps'te kullanılabilen NVIDIA T4 ile NVIDIA A100 GPU'ları arasındaki teknik özelliklerin karşılaştırması sağlanmaktadır. Bu belirtimler, her GPU türü için önemli donanım farklarını, performans özelliklerini ve en iyi kullanım örneklerini vurgular.
| Spesifikasyon | NVIDIA T4 | NVIDIA A100 |
|---|---|---|
| GPU Belleği | 16 GB VRAM | 80 GB HBM2/HBM2e |
| Mimarlık | Torino | Amper |
| Çıkarım Performansı | Daha küçük modeller için uygun maliyetli | Özellikle büyük modeller için çok daha yüksek |
| En Uygun Model Boyutu | Küçük modeller (<10 GB) | Orta ve büyük modeller (>10 GB) |
| En İyi Kullanım Örnekleri | Uygun maliyetli çıkarım, temel yapay zeka uygulamaları | Eğitim iş yükleri, büyük modeller, karmaşık görüntü işleme, bilimsel simülasyonlar |
GPU türü seçme
T4 ve A100 GPU'lar arasında seçim yapılması, çeşitli önemli faktörlerin dikkatli bir şekilde dikkate alınmasını gerektirir. Birincil iş yükü türü ilk karara yol göstermelidir: Özellikle daha küçük modellerde çıkarım odaklı iş yükleri için T4 genellikle daha cazip bir fiyat noktasında yeterli performans sağlar. Yoğun eğitim gerektiren iş yükleri veya büyük modellerle çıkarım için A100'ün üstün performansı daha değerli hale gelir ve genellikle gerekli hale gelir.
Model boyutu ve karmaşıklığı başka bir kritik karar faktörünü temsil eden bir diğer faktördür. Küçük modeller için (5 GB'ın altında), T4'ün 16 GB belleği genellikle yeterlidir. Orta büyüklükteki modeller (5-15 GB) için, durumunuz için en uygun maliyeti ve performansı belirlemek için her iki GPU türünde de test etmeyi göz önünde bulundurun. Büyük modeller (15 GB'ın üzerinde) genellikle A100'ün genişletilmiş bellek kapasitesini ve bant genişliğini gerektirir.
Performans gereksinimlerinizi dikkatle değerlendirin. Temel hızlandırma gereksinimleri için T4 iyi bir performans ve maliyet dengesi sağlar. Zorlu uygulamalarda maksimum performans için A100, özellikle büyük ölçekli yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem iş yükleri için üstün sonuçlar sunar. Gecikme süresine duyarlı uygulamalar, A100'ün daha yüksek işlem özelliğinden ve bellek bant genişliğinden yararlanarak işlem süresini kısaltmaktadır.
T4 GPU kullanmaya başlar ve daha sonra A100'e geçmeye karar verirseniz kota kapasitesi ayarlaması isteyin.
GPU türleri arasındaki farklar
Seçtiğiniz GPU türü büyük ölçüde uygulamanızın amacına bağlıdır. Aşağıdaki bölümde, çıkarım, eğitim ve karma iş yükleri bağlamında her GPU türünün güçlü yönleri araştırılır.
Çıkarım iş yükleri
Çıkarım iş yükleri için T4 ile A100 arasında seçim yapma, model boyutu, performans gereksinimleri ve dağıtım ölçeği gibi çeşitli faktörlere bağlıdır.
T4, özellikle daha küçük modelleri dağıtırken en uygun maliyetli çıkarım hızlandırmasını sağlar. Ancak A100, özellikle T4 GPU'dan daha hızlı performans gösterebildiği büyük modeller için çok daha yüksek çıkarım performansı sunar.
Ölçeklendirmeye çalışırken, T4 genellikle daha iyi maliyet-performans oranı sağlarken, A100 en yüksek performans gerektiren senaryolarda üstünlük sağlar. A100 türü büyük modeller için özel olarak uygundur.
Eğitim iş yükleri
Yapay zeka eğitim iş yükleri için bu GPU'lar arasındaki fark daha belirgin hale gelir. T4, küçük model eğitimlerini işleyebilmektedir ancak modern derin öğrenme eğitimi için önemli sınırlamalarla karşı karşıyadır.
A100, T4'e kıyasla büyük modeller için 20 kata kadar daha iyi performans sunarak eğitim iş yükleri için aşırı derecede üstündür. Önemli ölçüde daha büyük bellek kapasitesi (40 GB veya 80 GB), birçok durumda karmaşık model paralelliği tekniklerine gerek kalmadan daha büyük modellerin eğitilmesine olanak tanır. A100'ün daha yüksek bellek bant genişliği de eğitim sırasında veri yüklemeyi önemli ölçüde hızlandırarak genel eğitim süresini kısaltır.
Dikkat edilmesi gereken özel noktalar
Bir GPU türü seçerken aşağıdaki özel durumları göz önünde bulundurun:
Büyümeyi planlama: Küçük modellerle başlamayı planlıyor olsanız bile, daha fazla kaynağa ihtiyaç duymayı bekliyorsanız, ilk maliyetinin daha yüksek olmasına rağmen A100'den başlamayı göz önünde bulundurun. Kurulumunuzdaki süreklilik, büyüdükçe ortaya çıkardığınız ek maliyetlere değer olabilir. Bunun gibi geleceğe yönelik hazırlık, model karmaşıklığının zaman içinde artma eğiliminde olduğu araştırma kuruluşları ve yapay zeka odaklı şirketler için önemlidir.
Karma dağıtımlar: Hem T4 hem de A100 iş yükü profillerini kullanmak, işi en uygun maliyetli hedeflere bölmenize yardımcı olabilir. T4 GPU'larında çıkarım iş yüklerini dağıtırken eğitim ve geliştirme için A100 GPU'ları kullanmaya karar vekleyebilirsiniz.