從零開始部署LLM－選購顯卡篇

※ 部署私有LLM

為什麼要部署私有 LLM？

• 資訊安全： 你的公司機密或個人隱私，都能得到妥善保護。
• 客製化： 你可以根據自己的需求，訓練 LLM，讓它更懂你。
• 彈性： 你可以隨時調整 LLM 的設定，讓它變得更聰明。

如果您有計劃架設私有 LLM，以下三點需要優先考量：

1. 硬體面－選對顯卡才能跑動大語言模型

• VRAM 限制：

顯卡的VRAM決定了能運行的模型大小與效率，若 GPU VRAM 不足，可能無法運行大模型，導致需要縮減上下文長度或批量大小，進而影響推論結果的品質。

• 計算資源不足：

推論過程中，如果硬體性能無法支撐模型運行（特別是在多步推論或處理長上下文時），可能出現性能瓶頸或結果不穩定。

2. 軟體面－選擇合適的大語言模型

• 開源模型的特性與限制：

某些開源模型（如 LLaMA、GPT-NeoX）專注於特定領域，缺乏廣泛的微調，導致泛用性較差，無法應對多樣化需求。舉例來說，如果是專注於程式設計的語言模型，如果要請他推薦附近有名的餐廳就不太合適。

• 參數量的影響：

模型的參數量直接影響其理解能力和生成品質。例如，參數較小的模型（如 7B 或 13B）通常無法與更大參數的模型競爭。

3. 資料面－模型的知識有時效性

開源模型的知識範圍通常受限於其訓練數據的時效性與領域覆蓋，難以回答最新或專業的問題。如果需要不斷更新資料，就會需要運用RAG、Finetune技術調整您的語言模型。

※ 顯卡的名詞解釋

• 名詞解釋
• • VRAM: 想像一下 VRAM 是顯卡的記憶體，就像書桌一樣。VRAM 越大，顯卡能存的資料就越多，LLM 就越聰明。
  • CUDA 核心: CUDA 核心就像是顯卡裡的小小工人，負責處理計算任務。CUDA 核心越多，計算速度就越快。
  • NVLink: 提供高帶寬、低延遲的 GPU 互聯技術，允許多顯卡共享 VRAM，加速大規模計算。
  • 從擴充性的角度，應該選擇支援NVLink的顯卡，因為NVLink能夠提供比PCIe更高的頻寬和更低的延遲，使得多個GPU之間的數據傳輸更加高效，從而大幅提升計算性能。

※ 著名顯卡介紹

NVIDIA A6000：

• 優勢：提供 48GB VRAM，支持 NVLink，功耗相對較低，適合長時間運行與專業應用。
• 劣勢：售價較高，台灣售價約18萬。
• 適用場景： 適合企業級用戶或需要處理大規模模型的專業人士。

NVIDIA RTX 5090：

• 優勢：擁有 32GB VRAM 和 21,760 個 CUDA 核心，效能極高，適合需要大量計算的深度學習任務。
• 劣勢：功耗高達 600W，可能需要更強的電源和散熱解決方案。
• 適用場景：預算充足、追求頂級效能的客戶。

NVIDIA RTX 4090：

• 優勢：24GB VRAM和 16,384 個 CUDA 核心，性能强大，價格相對較低。
• 劣勢：不支持 NVLink，VRAM可能不足以處理超大規模模型。
• 適用場景： 適合個人開發者或小型團隊進行小規模的模型訓練。

「番外篇」Project DIGITS 超強微型電腦

• 2025年1月 CES剛發表，預計於五月開始發售，預期價格 US$3000 起跳。
• 使用GB10 Grace Blackwell超級晶片，128GB DDR5X，預計可以執行200B超大模型，若兩部機器使用NVIDIA ConnectX連接，則可執行405B的大模型！
• 這款可說是針對AI程式開發者而打造的超強電腦！

※ 結論：

• 對企業級用戶來說，若要捨棄外部的 LLM 服務，使用自有的LLM，其推論品質就相當重要，在預算充足的情況下，適合多買幾張A6000，並使用 NVLink 共享VRAM，在高算力的狀況下，可以直接選用大參數LLM、拉大上下文長度、批量大小，有助於提升推論的品質。
• 如果能解決散熱問題，且預算約八萬的用戶，NVIDIA RTX 5090 也是一個值得考慮的選項，其 24GB VRAM約可處理6~13B的語言模型。
• 對於預算有限且需求較小的用戶，NVIDIA RTX 4090 提供了良好的性能和性價比。其 24GB VRAM約可處理6~10B的語言模型。
• 若不考慮遊戲用途，未來開發者最好的選擇應該是Project DIGITS系列的個人電腦！