Hướng Dẫn Điều Hướng Việc Thuê GPU và Hiệu Suất Đám Mây AI
Cách mạng AI đang diễn ra mạnh mẽ. Với nhiều công ty, điều này đồng nghĩa với việc tận dụng các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn để tiếp cận nguồn tài nguyên GPU mạnh mẽ. Những tài nguyên này có thể mang lại những cải tiến đột phá cho sản phẩm nhưng kèm theo chi phí không nhỏ. Để đảm bảo bạn nhận được hiệu suất xứng đáng với số tiền bỏ ra, cần phải tiến hành thẩm định kỹ lưỡng và vượt qua những lời quảng cáo của nhà cung cấp đám mây.
Những điểm yếu của nhà cung cấp đám mây
Dễ bị cuốn vào các thông số kỹ thuật của GPU – ví dụ như NVIDIA’s H200, B200, và GB200 NVL72 là những GPU dẫn đầu về hiệu suất hiện nay – nhưng sức mạnh xử lý chỉ là một phần của bài toán. Năng lực vận hành xung quanh cũng quan trọng không kém vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả triển khai. Dưới đây là những câu hỏi và phương pháp kiểm tra giúp bạn đi sâu hơn so với các tuyên bố quảng cáo khi đánh giá lựa chọn đám mây AI.
Điểm nghẽn mạng - kẻ giết chết hiệu suất thầm lặng
Các workload AI, đặc biệt là đào tạo mô hình lớn, đòi hỏi mạng lưới siêu nhanh. Một GPU có vẻ mạnh mẽ cũng sẽ phải “nghỉ ngơi” nếu mạng bị quá tải hoặc kết nối không ổn định.
Quá tải băng thông (oversubscription) là tình trạng nhà cung cấp phân bổ băng thông lớn hơn khả năng vật lý thực tế. Vào những giờ cao điểm, công việc của bạn sẽ cạnh tranh với các công việc khác trên mạng bị quá tải, làm giảm hiệu suất đáng kể. Điều này có lợi cho nhà cung cấp vì giảm chi phí xây dựng và vận hành mạng, nhưng gây ảnh hưởng lớn đến thời gian chạy và ROI của bạn.
Để tránh rủi ro này, hãy đảm bảo nhà cung cấp phân bổ băng thông ổn định, không bị tắc nghẽn cho từng node của bạn. Hai câu hỏi quan trọng bạn cần hỏi:
- Bạn có tỷ lệ oversubscription mạng East-West là bao nhiêu?
- Bạn có cung cấp mạng East-West đảm bảo không bị tắc nghẽn không?
Không nên chấp nhận câu trả lời chung chung. Hãy yêu cầu các chỉ số cụ thể và cam kết hiệu suất. Quan trọng hơn, hãy tự kiểm tra.
Lưu trữ chậm làm trì hoãn đào tạo và tải mô hình
Một GPU mạnh mẽ chỉ hiệu quả khi hệ thống lưu trữ cung cấp dữ liệu đủ nhanh. Nếu lưu trữ không theo kịp, GPU dù nhanh nhất cũng phải chờ đợi dữ liệu tải. Băng thông lưu trữ thấp không chỉ làm chậm đào tạo và suy luận mà còn gây trễ và lỗi trong checkpoint, làm mất tiến trình quý giá.
Nhà cung cấp thường quảng bá tốc độ lưu trữ tối đa, nhưng hiệu suất thực tế dưới tải có thể thấp hơn nhiều do nghẽn mạng, tranh chấp tài nguyên lưu trữ chia sẻ, và độ trễ tăng đột biến.
Bạn nên hỏi nhà cung cấp:
- Tốc độ duy trì lưu trữ thực tế khi chạy workload thực tế cho các instance GPU của tôi là bao nhiêu?
- Bạn có thể cung cấp số liệu chi tiết hoặc cho phép tôi đo benchmark để xác thực không?
Làm mát, giảm tốc và suy giảm hiệu suất ẩn
Làm mát rất quan trọng nhưng thường bị bỏ qua. Nếu GPU quá nóng, nó sẽ tự giảm hiệu suất để tránh hỏng hóc. Việc này có thể làm giảm đáng kể hiệu suất mà bạn không biết. Vấn đề là nhà cung cấp hiếm khi công bố về hệ thống làm mát của họ. Bạn có thể trả tiền cho hiệu suất tối đa, nhưng thực tế chỉ nhận được một nửa do quá nhiệt.
Trước khi ký hợp đồng, hãy hỏi nhà cung cấp về phương pháp làm mát, cách họ giám sát và chủ động xử lý các vấn đề liên quan đến làm mát, cũng như mức độ minh bạch nếu sự cố xảy ra.
Bạn có đang nhận được GPU toàn bộ không?
Mô hình giá GPU có thể gây hiểu lầm. Nhiều nhà cung cấp quảng cáo instance GPU mà không rõ bạn có được dùng riêng phần cứng đó hay chỉ là phần được chia sẻ ảo hóa. Sự khác biệt này ảnh hưởng lớn đến hiệu suất và chi phí.
Rủi ro tiềm ẩn nằm ở việc phân chia tài nguyên và oversubscription. Một số nhà cung cấp chia nhỏ GPU, phân bổ phần công suất cho nhiều người dùng. Số khác oversubscribe, khiến nhiều workload cạnh tranh tài nguyên ít hơn nhu cầu. Dù instance có vẻ có sẵn, hiệu suất thực tế có thể thay đổi do tranh chấp và “hàng xóm ồn ào”, dẫn đến thời gian đào tạo kéo dài và sử dụng tài nguyên kém hiệu quả.
Điều này làm tăng chi phí vì bạn trả tiền cho hiệu suất không đầy đủ. Hãy hỏi nhà cung cấp:
- Tôi có được GPU toàn quyền sử dụng hay đang chia sẻ?
- Nếu chia sẻ, phần tài nguyên dành cho tôi là bao nhiêu và hiệu suất được đảm bảo như thế nào?
- Bạn có thể cung cấp dữ liệu benchmark về hiệu suất duy trì dưới tải không?
Dự phòng và tính ổn định
Mất điện, dù toàn bộ trung tâm dữ liệu hay chỉ một nguồn cấp điện, có thể làm gián đoạn workloads AI. Vì AI cần công suất tính toán cao liên tục, gián đoạn ngắn cũng có thể làm hỏng tiến trình đào tạo, trì hoãn dự án và gây tổn thất tài chính lớn.
Hệ thống dự phòng điện là yếu tố sống còn để đảm bảo tính ổn định. Thiếu hụt dự phòng, một điểm lỗi có thể gây downtime bất ngờ, ảnh hưởng năng suất và tăng chi phí vận hành.
Kiến trúc dự phòng khác nhau giữa các nhà cung cấp: có nơi dùng dự phòng N+1 (có một thành phần dự phòng) hoặc 2N (hệ thống sao chép hoàn chỉnh). Hiểu rõ mức độ dự phòng giúp bạn đánh giá rủi ro cho workload.
Ba câu hỏi cần hỏi về dự phòng:
- Kiến trúc dự phòng điện của bạn là gì (N+1, 2N, hay cao hơn)?
- Bạn xử lý mất điện như thế nào ở cấp hạ tầng và rack? Cho tôi xem dữ liệu mất điện trong 24 tháng qua.
- Bạn có đội ngũ hỗ trợ trực tiếp 24/7 và phụ tùng thay thế sẵn sàng để giảm thiểu downtime không?
Lưu ý phí chuyển dữ liệu
Phí egress (phí chuyển dữ liệu ra khỏi đám mây) có thể trở thành khoản chi lớn và bất ngờ.
Một
Comments
Post a Comment