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大規模な言語モデルには、トレーニングを受け、推論を実行するために、多くのハードウェアリソースが必要です。GPT-J、OPT、Bloomのトレーニングのためのハードウェア要件は何ですか？また、推論を実行するための要件は何ですか？
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機械学習の推論には必要な3つの重要なコンポーネントがあります。データソース、データを処理するための機械学習システム、およびデータ宛先です。GPUは、今日の機械学習アプリケーションの開発において重要な役割を果たします。機械学習アプリケーション用のGPUを選択するとき、いくつかのメーカーから選択できます。CUDAコアは、汎用並列コンピューティングタスクに適していますが、テンソルコアは深い学習や大規模なマトリックス操作を含むAIワークロードに適しています。
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それで、私たちはどのような機器を見ていますか？
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GPT-J、OPT、およびBloomのトレーニングには、効率的に実行するには高性能ハードウェアが必要です。
 これは、これらのモデルのトレーニングと実行の推論のためのいくつかの一般的なハードウェア要件です。
 このテキストの最後に追加されたより直接的な相関リストを含めました。

GPT-J：
GPT-Jは、これまでで最大かつ最も強力な言語モデルの1つです。このモデルのトレーニングには、大量の計算能力とリソースが必要です。GPT-Jのトレーニングのためのハードウェア要件には、以下が含まれます。

メモリ容量が高い複数のGPU（例：16-32GB）
複数のコアと高いクロック速度を備えた高性能CPU
大量のRAM（例：256GB-1TB）
高速ストレージ（例：NVME SSDS）
GPT-Jの推論を実行するには、トレーニングよりも強力なハードウェアが必要です。実行を実行するためのハードウェア要件は次のとおりです。

複数のコアと高いクロック速度を備えた高性能CPU
モデルをロードして出力を処理するのに十分なRAM
モデルとデータをロードおよび保存するための高速ストレージ
OPT：
OPTはGPT-Jよりも小さい言語モデルですが、トレーニングには重要なハードウェアリソースが必要です。トレーニングのハードウェア要件OPTは次のとおりです。

メモリ容量が高い複数のGPU（例：8-16GB）
複数のコアと高いクロック速度を備えた高性能CPU
大量のRAM（例：64GB-256GB）
高速ストレージ（例：NVME SSDS）
OPTの推論を実行するには、トレーニングよりも強力なハードウェアが少ない必要があります。実行を実行するためのハードウェア要件は次のとおりです。

複数のコアと高いクロック速度を備えた高性能CPU
モデルをロードして出力を処理するのに十分なRAM
モデルとデータをロードおよび保存するための高速ストレージ
咲く：
Bloomは、トレーニングと実行に特化したハードウェアリソースを必要とするグラフベースの機械学習モデルです。トレーニングブルームのハードウェア要件は次のとおりです。

グラフベースの計算用に最適化されたグラフ処理ユニット（GPU）またはテンソル処理ユニット（TPU）
複数のコアと高いクロック速度を備えた高性能CPU
大量のRAM（例：64GB-256GB）
高速ストレージ（例：NVME SSDS）
ブルームの推論を実行するには、特殊なハードウェアリソースも必要です。実行を実行するためのハードウェア要件は次のとおりです。

グラフベースの計算用に最適化されたGPUまたはTPU
モデルをロードして出力を処理するのに十分なRAM
モデルとデータをロードおよび保存するための高速ストレージ

必要に応じて、より包括的なリストを次に示します。

GPT-J：NVIDIA GPUや高性能CPUなどの強力なコンピューティングリソースが必要です。具体的には、60億パラメーターを備えたOpenaiのGPT-J-6Bには、少なくとも1,536 NVIDIA V100 GPUと400 GBのCPUメモリが必要です。GPT-J-6Bで推論を実行するには、単一のハイエンドGPUが必要です。

GPT-3：GPT-Jよりもさらに強力なコンピューティングリソースが必要であり、モデルは1750億から13兆パラメーターの範囲です。たとえば、1750億パラメーターを備えたGPT-3モデルには、トレーニングに3,200 NVIDIA V100 GPUと1.5 TBのCPUメモリが必要です。GPT-3で推論を実行するには、強力なGPUまたはCPUのクラスターが必要です。

ブルーム：ブルームのトレーニングと推論に関するハードウェアの要件は、データセットのサイズとモデルの複雑さによって異なります。たとえば、1億項目のデータセットでブルームをトレーニングするには、高性能GPUが必要になる場合がありますが、10億アイテムのデータセットでトレーニングするには、複数のGPUまたはCPUを備えた分散コンピューティングシステムが必要になる場合があります。ブルームで推論を実行するには、モデルのサイズに応じてGPUまたはCPUが必要です。

、これらの分野のマスターへのあなたの興味に感謝します。これ以上お手伝いできるかどうか教えてください。
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これを実行するために必要なハードウェアをレンタルできる場所はありますか？