При внедрении LLM в продакшн выбор правильного оборудования критически важен. Разные типы железа дают разную производительность и экономическую эффективность. Три основных варианта: CPU, GPU и TPU. Понимание их сильных и слабых сторон поможет оптимизировать инференс.
CPU#
Центральные процессоры (CPU) — универсальные вычислители, используемые во всех компьютерах и серверах. CPU доступны повсеместно и подходят для небольших моделей или редких запросов. Однако им не хватает параллелизма для эффективного запуска LLM. Для продакшн-инференса больших моделей или при большом потоке запросов CPU часто не справляются по задержке и пропускной способности.
GPU#
Графические процессоры (GPU) изначально создавались для рендеринга графики и визуализации. Благодаря высокой параллельности они отлично подошли для ML и AI-задач. Сейчас GPU — стандарт для обучения и инференса генеративных моделей вроде LLM.
Архитектура GPU оптимизирована под матричные и тензорные операции — основу трансформеров. Современные фреймворки и рантаймы инференса (например, vLLM, SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM, Hugging Face TGI) используют все преимущества ускорения на GPU.
TPU#
Тензорные процессоры (TPU) — специализированные чипы Google для ускорения AI-задач (обучение и инференс). В отличие от GPU, TPU изначально проектировались для тензорных операций — базовой математики нейросетей. Такая специализация делает TPU быстрее и эффективнее GPU для многих AI-задач, включая инференс LLM.
TPU лежат в основе самых продвинутых AI-приложений: агенты, рекомендательные системы, генерация изображений, видео и аудио и др. Google использует TPU в Search, Photos, Maps, а также для Gemini и DeepMind.
Вот сравнительная таблица:
| Параметр | CPU | GPU | TPU |
|---|---|---|---|
| Назначение | Универсальные вычисления | Параллельные вычисления для графики и DL | Оптимизированы для плотных тензорных операций |
| Сильная сторона | Гибкость, любые задачи | Масштабируемый параллелизм, отлично для обучения и инференса | Экстремальная эффективность для тензорных задач |
| Параллелизм | Низкий | Высокий | Очень высокий |
| Лучше всего для | Ветвистая логика, малые задачи, классические приложения | Обучение и инференс LLM, обработка изображений и видео | Крупномасштабное обучение и высокопроизводительный инференс |
| Тип памяти | DRAM | GDDR / HBM | HBM |
| Пропускная способность памяти | Низкая | Высокая | Очень высокая |
| Задержка | Низкая на ядро | Выше, но компенсируется параллелизмом | Низкая на матричных операциях |
| Энергоэффективность | Средняя | Средняя/высокая | Очень высокая для ML |
| ПО | Зрелое, универсальное | CUDA, ROCm, PyTorch, TensorFlow | XLA, JAX, TensorFlow |
| Стоимость | Низкая | Средняя/высокая | Высокая, в основном в облаке |
| Масштабируемость | Ограничена для DL | Хорошо масштабируется на мульти-GPU; LLM страдают от cold start | Отличная масштабируемость в TPU-подах |
| Примеры | Препроцессинг данных, бэкенды, локальные модели | Обучение и инференс LLM | Крупные батчи, продакшн-инференс в Google |
Как выбрать железо для инференса LLM#
Выбор подходящего железа зависит от размера модели, объёма инференса, требований к задержке, бюджета и инфраструктуры. GPU остаются самым популярным выбором из-за универсальности и поддержки, TPU дают преимущества в отдельных сценариях, а CPU подходят для лёгких и бюджетных задач.
Подробнее о выборе GPU для разных LLM с открытым исходным кодом.
Как выбрать схему развёртывания#
Схема развёртывания влияет на задержку, масштабируемость, приватность и стоимость. Каждая схема подходит для разных задач бизнеса.
- Облако: Самый популярный вариант для инференса LLM. Доступ к мощным GPU и TPU по требованию, развитая экосистема сервисов, автоскейлинг, мониторинг.
- Мультиоблако и кросс-регион: Гибкая стратегия распределяет нагрузку между разными облаками и регионами. Снижает задержку для глобальных пользователей, повышает доступность GPU, оптимизирует расходы, снижает vendor lock-in и помогает соблюдать требования по хранению данных.
- Bring Your Own Cloud (BYOC): BYOC позволяет запускать ПО в своём облаке. Это сочетает управляемую оркестрацию с полным контролем над данными, сетью и расходами. Идеально для компаний, которым важны комплаенс, экономия и масштабируемость без полного self-hosting.
- On-Prem: On-premises — запуск инференса LLM на собственной инфраструктуре, обычно в частном дата-центре. Даёт полный контроль над данными, производительностью и комплаенсом, но требует больше усилий по поддержке.
- Edge: На edge-инференсе модель работает прямо на устройствах пользователя или локальных узлах, ближе к источнику данных. Это снижает сетевую задержку и повышает приватность, особенно для офлайн- или чувствительных задач. Обычно используются компактные, оптимизированные модели из-за ограниченных ресурсов.