Inferență AI · Alegerea hardware-ului
Ryzen AI vs GPU dedicat se reduce la două lucruri: cât de mare este modelul tău și câți oameni îi pun întrebări în același timp. Un model cuantizat mic pentru o singură persoană, un instrument intern sau un lot nocturn rulează bine pe un server Ryzen AI din propria memorie de sistem, fără un GPU care stă inactiv pe factura ta. Ai nevoie de un GPU dedicat când modelul depășește acea memorie, o mulțime începe să întrebe în același timp, începi să faci fine-tuning sau răspunsurile rapide sunt ceea ce plătesc clienții tăi.
| Verificare | Ryzen AI este suficient | Închiriază un GPU |
|---|---|---|
| 01Dimensiunea modelului | Încape în memoria de sistem cu spațiu de rezervă | Mai mare decât memoria sau în creștere |
| 02Oameni simultan | O persoană sau o echipă mică | Mulți utilizatori în același timp |
| 03Sarcina | Servirea răspunsurilor, lucru în loturi | Fine-tuning sau antrenare |
| 04Viteza răspunsului | Secundele sunt acceptabile | Fiecare milisecundă contează |
Înainte să plătești pentru un GPU, verifică ce primești fără unul. Fiecare server Ryzen AI este o mașină întreagă a ta: un procesor AMD cu grafică Radeon și un NPU pe același cip, toate citind memoria proprie a mașinii. Pentru multă muncă de inferență, asta este toată treaba.
Cel mai spațios dintre cele două: cea mai multă memorie, pentru un model mic plus un set mare de documente sau mai multe modele încărcate unul lângă altul.
Cipul mai rapid: mai multe nuclee și un Radeon mult mai mare, pentru când răspunsurile trebuie să vină mai repede pe un model de dimensiune medie.
Nu întotdeauna. Majoritatea modelelor mici răspund bine fără unul. Un GPU dedicat își merită prețul odată ce ți se întâmplă unul dintre aceste patru lucruri.
01Dimensiunea modelului
Un model care nu încape nu rulează lent. Nu se încarcă deloc. Odată ce ponderile plus spațiul pentru conversații depășesc ceea ce ține mașina, ai nevoie de un GPU ales mai întâi după memoria sa. Ghidul nostru de găzduire LLM calculează câtă memorie are nevoie modelul tău.
02Oameni simultan
Răspunsul pentru mulți utilizatori împreună este pentru ce sunt construite memoria rapidă și procesarea în loturi a unui GPU. Când întrebările încep să se așeze la coadă pe un server Ryzen AI, acea coadă este semnul tău să te muți pe un server cu GPU dedicat.
03Sarcina
Antrenarea ține ponderile, gradienții și starea optimizatorului în memorie în același timp, de câteva ori mai mult decât are nevoie servirea. Aceasta este muncă de GPU, iar pentru modele mai mari poate însemna un server cu mai multe GPU-uri.
04Viteza răspunsului
Dacă clienții tăi simt fiecare pauză, memoria mai rapidă a unui GPU este adevărata soluție. Un server Ryzen AI se potrivește sarcinilor unde un răspuns în câteva secunde este acceptabil: redactare, rezumate, etichetare, instrumente interne.
Pe un server Ryzen AI, spațiul este rareori problema. Ambele mașini țin ponderile fiecărei dimensiuni de model de mai jos la 4 biți, cu memorie rămasă pentru sistem. Limita este viteza: fiecare cuvânt pe care îl scrie modelul citește din nou ponderile, iar memoria de sistem citește mai lent decât memoria de pe un GPU. O persoană pe un model mic nu va observa. O coadă de oameni va observa.
| Dimensiunea modelului | Ponderi la 4 biți | Ponderi la 8 biți | Ponderi la 16 biți |
|---|---|---|---|
| 7-8B | 5 GB | 8 GB | 16 GB |
| 13-14B | 8 GB | 14 GB | 28 GB |
| 30-34B | 19 GB | 34 GB | 68 GB |
| 70B | 38 GB | 70 GB | 140 GB |
Acestea sunt doar ponderile. Alocă în plus un sfert până la jumătate pentru conversații și runtime. Pentru comparație, serverele Ryzen AI au 128 GB și 64 GB de memorie. Nu publicăm nicio cifră de viteză pentru aceste mașini, pentru că se schimbă cu fiecare model și runtime. Testează-ți propriul model pe una sau întreabă-ne pe chat la ce să te aștepți.
NPU-ul de pe un cip Ryzen AI este real, dar nu este partea pe care majoritatea oamenilor ajung să o folosească. Iată pentru ce este bună fiecare opțiune.
ANPU
Rulează modele prin software-ul Ryzen AI propriu al AMD. Majoritatea runtime-urilor open-model pe care oamenii le implementează folosesc în schimb procesorul și Radeon-ul integrat. Închiriază unul pe lună pentru a testa instrumentele NPU pe hardware real înainte să te angajezi la mai mult.
BMemorie unificată
Aceeași idee ca Ryzen AI la vârf de gamă: un GPU care poate adresa 128 GB de memorie într-o mașină compactă. Merită o privire când vrei să faci fine-tuning sau să rulezi un model mare pe un GPU NVIDIA, dar tot să servești un public mic. Vezi serverul DGX Spark.
CGPU dedicat
Un GPU dedicat are propria memorie rapidă, așa că răspunde mai multor oameni mai repede și este singura opțiune reală pentru fine-tuning. Fiecare GPU pe care îl montăm are prețul afișat alături de serverul exact în care intră pe pagina noastră de servere cu GPU.
Spune-ne modelul tău și câți oameni îl vor folosi. Chatul nostru live răspunde în secunde și te va îndruma către un server Ryzen AI sau un server cu GPU, iar o persoană este acolo dacă vrei una.