降低AI成本：最新推論優化技術全攻略

尋找降低推論成本的方法可能是企業在實施 AI 策略時面臨的最重要挑戰。

在 AI 生命週期中，培訓模型的過程是一項重大的資本支出，通常是在定義期間內強烈的計算和數據需求的特徵。但是，這是推論（這些受訓練模型的應用）代表了經常性的運營成本，由於其持續性質，可以快速超過初始培訓費用。

AI 行業了解這個挑戰，這就是為什麼解決方案提供商之間存在激烈競爭，專注於降低 AI 推論成本。這項進展可讓人工智慧技術更廣泛且更頻繁地在各行業部署，使人工智慧可供更廣泛的企業使用，包括預算有限的初創企業。這項協調的努力不僅為能夠佔領市場份額的解決方案供應商帶來經濟效益，還促進硬件和軟件開發的技術創新，這對於可持續性和包容性地推進 AI 應用至關重要。

推論成本的技術驅動因素

模型的架構複雜性（包括神經網絡的深度和寬度）直接影響推論成本。具有更多圖層和參數的複雜模型不僅需要更多記憶體，而且需要更多的計算能力來處理每個推論請求。

FLOPS 要求

• 計算強度：AI 模型，尤其是 GPT-4 或 Llama-2 等深度學習模型，需要用 FLOPS 測量的大量計算能力。此測量結果指出系統每秒可執行的浮點操作數目，這對於確定執行此類模型的可行性和成本至關重要。
• 成本影響：推論的成本受到模型的 FLOPS 要求嚴重影響。較高的 FLOPS 表示每秒更複雜的計算，導致運算資源和能源的使用增加，從而增加營運成本。

依應用程式劃分的處理費

在 AI 應用程式的環境下，推論成本因不同資料類型 (如文字、影像和影片) 而有很大差異，主要是由於資料複雜度和處理需求的差異。

• 文本處理：基於文本的推論主要取決於令牌處理，其中每個文本（單詞或單詞的一部分）都是一個令牌。與影像或影片相比，文字的計算成本通常較為低，因為資料結構不太複雜。但是，文字的長度和模型的參數大小可能會增加所需的 FLOPS，從而影響成本。例如，與高解析度圖像分析相比，在 GPT-4 這樣的模型上處理 512 令牌輸入可能需要更少的計算資源，從而使文本推論通常在計算需求方面更便宜。
• 像素處理：對於圖像和視頻處理模型，成本由分辨率和要處理的像素數據量驅動。更高解析度的圖像和視頻自然需要更多的計算能力來分析，從而增加所需的 FLOPS，從而增加成本。
• 影像/視訊產生：對於影像產生任務 —— 運用於數位藝術產生、醫療成像和虛擬設計等應用程式 — 計算成本主要取決於產生影像的解析度和複雜度。視頻生成提高了複雜性和成本，因為它基本上涉及每秒生成多個圖像（幀）。例如，以 1080p 解析度和每秒 30 幀生成 10 秒的視頻片段可能會更高的要求和昂貴，因為處理高達 300 個單個幀的計算負載倍增。此過程不僅會將計算負載乘以每秒產生的影格數，而且還增加了與時間一致性和影格插補相關的成本，以確保產生的視頻中的平滑性和連續性。視頻生成中使用的模型通常在循序框數據上運行，整合了時間動態，從而增加計算費用。

推論定價動態

企業越來越熟悉確保服務供應商提供的定價模式符合其營運需求和財務目標，並將靈活性、成本效益和可預測性融合，以最大化其技術投資。

推論定價模型的類型：

• 計算時間：費用取決於每項任務所需的處理時間持續時間，並受處理單位和區域的選擇影響。例如，在 AWS EC2 服務上使用 NVIDIA Tesla V100 等 GPU 執行個體的價格可能會大約為每小時 3.06 美元，具體取決於地區和特定執行個體配置。
• 查詢量：提供者可能會根據執行的個別推論收費，這些推論可以在使用者密集型應用程式中快速累積。例如，每月首 100 萬個查詢的定價可能為每 1000 個查詢的 1.50 美元開始。
• 資料傳輸費用：在 AI 處理環境中資料輸入和輸出產生的成本，在雲端部署中尤其重要。例如，一家公司可能會針對每個月的前 10 TB 的每 GB 收費約為 0.087 美元。

AWS、Google 雲和 Azure 等大型雲端供應商提供可擴充的基礎架構，並可利用規模經濟來提供某些優勢。但是，他們的定價模式可能很複雜且不可預測。較小的供應商通常提供更透明且有時更經濟的選項，但可能缺乏大型競爭對手提供的廣泛基礎架構和可擴展性。

降低推論成本的先進解決方案

為了有效降低 AI 推論成本，公司正在積極在各種技術領域追求創新。在這個意義上的成本最佳化通常來自更快的推論/更低的延遲，或者更有效率地使用運算資源。以下是一些有助於降低成本的主要進步：

硬體最佳化：

• GPU 開發：例如谷歌的 TPU（張力處理單元）和 NVIDIA 的張力核心（如 A100 和 H100）等範例專注於加速深度學習模型中最常見的計算類型。這種速度是通過架構改進來實現，這些改進允許更多並行處理數據，這對於處理通常在 AI 中使用的大型數據集至關重要。GPU 供應商不斷突破界限，以生產更高效率的機器。
• 能源效率：通過降低每個計算所需的功率，公司可以大幅降低每次推論成本，從而使人工智能技術更廣泛且持續地使用，而不會產生高昂的能源費用。此外，較新的硬體模型通常整合了增強的散熱技術，進一步提高能源效率，並減少資料中心中對昂貴的冷卻系統的需求。這種結合了高速、低功耗和降低冷卻需求，有助於整體降低營運成本。然後，雲端供應商可以以降低推論成本的形式將成本節省成本給最終客戶。

軟體優化：

• 模型量化：此技術可降低計算中使用的數字的精確度（從浮點精度到較低位元整數），從而降低模型大小並加快推論速度，而不會失去顯著的準確度。量化使模型更輕、更快，從而減少所需的計算資源。
• 模型修剪：修剪涉及從模型中刪除多餘或非重要的重量，這可以大大降低神經網絡的複雜性和大小。這種簡化版本的模型運行需要較少的計算能力，從而降低能源使用量和推論時間。

中介軟體增強功能：

• 模型服務架構：NVIDIA 的 Triton 推論伺服器等工具，通過支持多模型服務、動態批處理和 GPU 共享來優化 AI 模型的部署。這些功能可提高 GPU 資源的輸送量和效率，有助於降低營運成本。
• 負載平衡技術：先進的負載平衡演算法可確保推論要求在可用的運算資源中有效地分配，從而防止瓶頸並最大限度地提高硬體使用率。

API 管理：

• 受管理的 AI 服務：雲提供者透過 API 提供 AI 服務，以抽象基礎架構複雜性並管理可擴充性。此模型允許企業只為所需的推論計算付費，而無需支付訓練或管理實體伺服器和資料中心的費用。
• 自動調整：現代 API 管理平台包括根據需求自動調整作用中伺服器執行個體數目的功能。這意味著在需求低的期間，使用的資源更少，從而降低成本。相反，在尖峰需求期間，系統可以擴展以確保一致的效能，而無需永久分配資源。

快速工程：

• 降低計算費用：高效的提示旨在以最少數量的令牌或處理步驟從 AI 模型中獲取最相關的信息。這直接減少處理的資料量，從而降低所需的計算能力。例如，精心設計的提示可以避免需要進行後續問題或澄清，從而將流程簡化為單一推論週期。
• 最小化延遲和處理時間：快速工程還可以通過降低所需計算的複雜度來減少回應時間的延遲。這不僅改善用戶體驗，還可以最大限度地減少每次處理查詢的能源消耗和相關成本。

這些創新對於降低運行 AI 模型相關的成本，並使 AI 更易於訪問和可持續性，對於廣泛應用程序而言是不可或缺的。每種方法都解決推論過程的不同方面，從初始計算到模型的部署和互動方式，展示了針對最佳化效率和降低成本的全面努力。

GMI 雲端的策略

簡化營運效率：

GMI Cloud 利用其垂直整合式結構來簡化 AI 服務的部署和管理。例如，GMI Cloud 可能會使用針對特定 AI 工作負載調整的 NVIDIA GPU，並搭配使 GPU 使用率最大化的自訂軟體。透過管理整個堆疊 — 從硬體選擇到軟體開發和部署 — GMI Cloud 可消除整合多個供應商的元件時經常遇到的效率不足。這種方法不僅可加快設定和擴充流程，還可大幅降低操作複雜性和成本。

進階軟體堆疊

GMI Cloud 建立了強大的軟體平台，使執行推論既更輕鬆又有效率。以下是一些關鍵功能：

• 多租戶 Kubernetes 環境：GMI Cloud 利用多租戶 Kubernetes 叢集以高效率協調容器化 AI 工作負載，大幅降低基礎架構成本。這些環境可為每個租戶提供精確的資源隔離和使用率指標，確保最佳配置，而不會浪費資源。Kubernetes 會動態協調 CPU 和 GPU 資源，以有效處理工作負載尖峰。例如，在 AI 模型重新培訓或批次推論任務期間，Kubernetes 可以根據 GPU 使用率等即時指標或佇列長度等自定義指標，使用水平 Pod 自動調整資源，以彈性地擴展資源。例如，一般部署可能會在峰值負載期間從使用 2 個 GPU 執行個體擴展到 10 個，然後回落，根據使用的執行個體類型，將每個推論作業的成本從可能的數百美元最佳化到每小時不到一美元。
• InfiniBand 連結容器化：InfiniBand 架構在 GMI Cloud 的容器化環境中提供顯著優勢，提供低延遲、高輸送量連線，這對 AI 資料輸送量需求至關重要。InfiniBand 支援高達 200 Gbps 的頻寬和微秒以下的延遲，這對於降低分散式 AI 模型的通訊費用，例如用於平行視訊處理或跨多個節點的大型機器學習演算法的大型機器學習演算法來降低通訊費用至關重要。透過實作 InfiniBand，節點之間的資料傳輸會繞過 CPU，直接存取記憶體，從而大幅降低延遲和 CPU 負載。此設定可將與神經網路中大規模張量運算相關的時間和計算開支降到最低，從而降低每個影格或每個查詢的推論成本，尤其是在涉及高解析度影像分析或即時視訊串流分析的使用案例中。
• 與 NVIDIA 網路介面微服務 (NIM) 相容性：整合 NVIDIA NIM 大幅提升 GMI 雲端基礎架構中的網路效率，專為 GPU 加速工作量身打造。NIM 提供先進的網路功能，可優化資料路徑並管理多節點部署中的擁堵，這對於維持大規模分散式 AI 應用程式中的輸送量至關重要。例如，在執行 Transformers 等複雜模型的環境中，GPU 間通訊頻繁且密集的環境中，NIM 有助於減少抖動並提高頻寬使用率，這是加速推論和訓練階段的關鍵。提高網路效率可確保每個節點都能以 GPU 的理論效能最高處理效能處理資料 (例如 NVIDIA 的 H100 GPU 搭配 NVLink 提供高達 900 Gb/s)，大幅縮短每個資料點推論時間，從而降低執行高級 AI 模型 (例如 GPT 用於自然語言處理任務或 Sora 用於視訊產生) 相關的成本。

產業特定自訂：

GMI Cloud 通過提供產業特定的自訂功能來增強客戶營運，確保硬件和軟件都能與醫療保健、金融或零售等獨特的行業需求精密地相符。這種量身定制的方法不僅提高效率並加快 AI 驅動的流程，還可以通過減少不必要的計算工作負載和能源消耗來顯著降低營運成本。客戶可以從根據其特定產業需求量身定制的最佳化效能中受益這些定制解決方案還提供可擴展性，使企業能夠適應新的挑戰並成長，而無需重大重投資技術。最終，這項策略重點為 GMI Cloud 的客戶提供競爭優勢，利用優化的 AI 解決方案，效能優於通用替代方案並降低推論成本。

結論

降低推論成本可以幫助企業通過降低長期營運費用來提高盈利能力，更有效地擴展其 AI 解決方案，並通過使 AI 驅動的服務更具經濟實現可行性，提供競爭優勢。

持續開發更複雜、符合成本效益的推論解決方案，可能會在不同行業開拓新的可能性，從而推動創新和競爭力。企業可以期待更易於訪問、更高效和功能強大的 AI 工具，這些工具不僅承諾改變營運，還可以將 AI 技術的存取權民主化。

參考文獻

• https://www.factorialfunds.com/blog/under-the-hood-how-openai-s-sora-model-works
• https://research.ibm.com/blog/AI-inference-explained
• https://hbr.org/2023/11/what-ceos-need-to-know-about-the-costs-of-adopting-genai
• https://www.tensorops.ai/post/understanding-the-cost-of-large-language-models-llms