Kalkulator Biaya Skala AI

Kategoria: AI
- May 21, 2025
| |

Hitung biaya dan sumber daya yang diperlukan saat menskalakan model AI. Kalkulator ini membantu memperkirakan kebutuhan komputasi, memori, dan finansial untuk berbagai ukuran model dan konfigurasi pelatihan.

Konfigurasi Model

Konfigurasi Pelatihan

Sumber Daya Perangkat Keras

Parameter Biaya

Opsi Lanjutan

Tentang Skala Model AI

Menskalakan model AI melibatkan sumber daya komputasi dan biaya yang signifikan. Memahami kebutuhan ini sangat penting untuk merencanakan dan menganggarkan proyek penelitian dan pengembangan AI.

Kebutuhan Memori

Kebutuhan memori model tumbuh secara linier dengan jumlah parameter, tetapi memori pelatihan mencakup:

  • Parameter Model: Bobot yang mendefinisikan model
  • Status Optimizer: Dapat menggandakan kebutuhan memori 2-12x
  • Aktivasi: Tumbuh dengan ukuran batch dan panjang urutan
  • Gradien: Selama backpropagation
Kompleksitas Komputasi

Komputasi pelatihan berskala dengan:

  • Jumlah Parameter: Ukuran model
  • Token Pelatihan: Jumlah data yang diproses
  • Langkah Maju & Mundur: ~6x lebih banyak FLOPS daripada inferensi
Strategi Paralelisme

Berbagai pendekatan untuk mendistribusikan pelatihan:

  • Paralelisme Data: Model yang sama, batch data yang berbeda
  • Paralelisme Tensor: Memecah tensor individu di berbagai perangkat
  • Paralelisme Pipeline: Lapisan model yang berbeda di perangkat yang berbeda
  • ZeRO: Partisi status optimizer dan gradien
Hukum Skala

Kinerja biasanya meningkat mengikuti hukum skala tertentu:

  • Skala Ukuran Model: Kinerja ~ parameter^0.076
  • Skala Data: Kinerja ~ token^0.095
  • Optimal Komputasi: Menyeimbangkan ukuran model dan token pelatihan

Apa Itu Kalkulator Biaya Skala AI?

Kalkulator Biaya Skala AI membantu Anda memperkirakan sumber daya, waktu, dan anggaran yang diperlukan untuk melatih model AI berskala besar. Apakah Anda sedang menjelajahi model transformer, CNN, atau LSTM, alat ini memudahkan perencanaan pelatihan Anda dengan memberikan proyeksi tentang komputasi, memori, dan biaya.

Dengan menyesuaikan parameter input seperti ukuran model, token pelatihan, jenis perangkat keras, dan ukuran batch, pengguna dapat mensimulasikan skenario pelatihan dan memahami bagaimana setiap elemen mempengaruhi total biaya dan jadwal.

Rumus Kunci yang Digunakan

Penggunaan Memori:
Memori ≈ Parameter × Presisi × Ukuran Batch × Pengali Optimizer
FLOPS yang Diperlukan:
FLOPS ≈ 6 × Parameter × Token Pelatihan
Waktu Pelatihan:
Waktu ≈ FLOPS / (Jumlah GPU × FLOPS GPU × Pemanfaatan)

Mengapa Menggunakan Kalkulator Ini?

Melatih model bahasa besar dan jaringan saraf sering kali melibatkan kebutuhan komputasi dan memori yang signifikan. Kalkulator ini dapat membantu dengan:

  • Memperkirakan total biaya pelatihan dalam USD
  • Menghitung berapa lama pelatihan mungkin berlangsung (dari detik hingga bulan)
  • Menyoroti permintaan memori per GPU atau TPU
  • Mengidentifikasi beban komputasi dalam PetaFLOPS
  • Memberikan rekomendasi untuk mengoptimalkan konfigurasi

Bagaimana Cara Menggunakan Kalkulator

Ikuti langkah-langkah ini untuk menghasilkan proyeksi:

  1. Pilih tipe model dan masukkan ukuran dalam parameter.
  2. Atur konfigurasi pelatihan, termasuk jumlah token, ukuran batch, dan presisi.
  3. Pilih pengaturan perangkat keras, seperti jenis dan jumlah GPU, dan tentukan pendekatan paralelisme Anda.
  4. Masukkan rincian biaya seperti tarif GPU per jam dan overhead infrastruktur.
  5. Gunakan opsi lanjutan untuk menyertakan validasi, pengaturan optimizer, dan frekuensi checkpointing.
  6. Klik "Hitung" untuk melihat hasilnya.

Siapa yang Harus Menggunakan Alat Ini?

Alat ini berguna untuk:

  • Insinyur ML yang merencanakan anggaran pelatihan
  • Peneliti AI yang membandingkan efisiensi arsitektur
  • Ilmuwan Data yang merancang eksperimen model
  • Tim Infrastruktur Cloud yang mengelola alokasi GPU

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa yang dimaksud dengan "Parameter"?

Ini mengacu pada jumlah bobot dalam model. Model yang lebih besar biasanya berarti lebih banyak parameter.

Mengapa presisi pelatihan itu penting?

Jenis presisi (FP32, FP16, dll.) menentukan seberapa banyak memori dan komputasi yang digunakan per parameter. Presisi yang lebih rendah sering kali mempercepat pelatihan dan menghemat sumber daya.

Apa itu FLOPS?

FLOPS (Floating Point Operations Per Second) mewakili permintaan komputasi. Kalkulator memperkirakan total FLOPS yang diperlukan untuk pelatihan.

Apa itu "Memori per Perangkat"?

Ini menunjukkan berapa banyak memori yang akan diperlukan setiap GPU atau TPU berdasarkan konfigurasi Anda. Jika terlalu tinggi, Anda mungkin memerlukan lebih banyak perangkat atau pengaturan yang dioptimalkan.

Bagaimana biaya dihitung?

Biaya didasarkan pada jumlah GPU/TPU yang digunakan, waktu pelatihan, tarif per jam, dan overhead tambahan (misalnya, penyimpanan, jaringan).

Bagaimana Kalkulator Ini Membantu

Kalkulator Biaya Skala AI menyederhanakan perencanaan dengan mengubah parameter pelatihan yang abstrak menjadi perkiraan biaya dan waktu yang nyata. Ini menghemat waktu, membantu menghindari kemacetan sumber daya, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas selama pengembangan model. Apakah Anda sedang menguji arsitektur baru atau meningkatkan pelatihan produksi, alat ini memberikan kejelasan dan wawasan.