Какие нейросети можно запустить на 8хН200?

Комплект из 8x H200 — это очень мощная и современная конфигурация, ориентированная в первую очередь на задачи инференса и тонкой настройки больших языковых моделей (LLM). Благодаря 141 ГБ HBM3e памяти на каждой карте (итого ~1.1 ТБ быстрой памяти) вы можете работать с огромными моделями.

Вот какие нейросети и классы моделей можно запускать на таком сервере, с разбивкой по задачам:

1. Большие языковые модели (LLMs)

Это основная специализация H200. Вы сможете запускать самые передние открытые модели в полном виде (без сильного квантования).

• Модели класса Llama 3, Mixtral, Command R+: Без проблем. Можно запускать 70B-версии в 16-битной точности (FP16/BF16).
  • Llama 3 70B / Llama 3 70B Instruct
  • Mixtral 8x22B (моэ-архитектура, эффективное количество параметров ~40B)
  • Command R+ (104B) — может потребоваться небольшое квантование (например, в 8-битную INT8) для комфортной работы, но на 8xH200 это вполне реально.
• Модели размером 100B+ и до ~500B параметров:
  • Falcon 180B — отлично поместится с квантованием в 8 бит (INT8) или даже в 4 бита (NF4/FP4).
  • BLOOM 176B
  • GPT-3 класс моделей (175B)
• Самые большие открытые модели:
  • Llama 3 400B+ Instruct — Когда станет доступной, вы сможете запускать её с инференсом, используя техники вроде tensor parallelism (разделение модели между несколькими GPU) и квантования.

Ключевая технология: Для эффективного инференса таких гигантов обязательно используйте фреймворки:

• vLLM — лидер по скорости и эффективности инференса для LLM.
• TensorRT-LLM — высокооптимизированный фреймворк от NVIDIA, максимально использующий возможности железа.
• Hugging Face Transformers + accelerate (для распределения модели по GPU).

2. Мультимодальные модели

Эти модели объединяют понимание текста и изображений.

• LLaVA-NeXT, InstructBLIP: Модели, где изображение кодируется Vision Encoder'ом (например, ViT), а затем обрабатывается LLM (например, Llama 3). На 8xH200 можно запускать самые большие версии (например, LLaVA с Llama 3 70B).
• Flamingo, BLIP-2
• GPT-4V класс моделей: Когда появятся сильные открытые аналоги, вы сможете их запускать.

3. Модели для генерации изображений

H200 не специализированы на тренировке диффузионных моделей так же, как на инференсе LLM, но для генерации изображений их мощности и памяти хватит с избытком.

• Stable Diffusion 3 (8B), SDXL (2.6B): Можно запускать десятки параллельных процессов для генерации множества изображений одновременно с высокой скоростью.
• Midjourney-подобные модели: Если будут доступны открытые версии, они отлично заработают.
• Кандиционные модели (GANs): Например, StyleGAN3 для генерации высококачественных лиц/объектов.

4. Модели для обработки видео

Более требовательная задача из-за большого объема данных.

• Генерация видео: Модели вроде Sora (когда станут открытыми), Stable Video Diffusion. Памяти H200 хватит для генерации коротких клипов в приличном разрешении.
• Анализ видео: Большие модели для классификации, обнаружения объектов и сегментации в видео в реальном времени.

5. Научные и специализированные модели

• AlphaFold 2/3 для предсказания структуры белков. Огромные модели, которым критически важна объемная память.
• Модели для климатического и научного моделирования.
• Графовые нейросети (GNNs) для работы с огромными графами (социальные сети, молекулы).

Ключевые технологии и соображения для 8x H200

1. Распределенные вычисления: Для моделей, которые не помещаются на одну карту, вам нужно будет использовать:
   • Tensor Parallelism (TP): Разделение тензоров модели между GPU. Идеально для инференса.
   • Pipeline Parallelism (PP): Разделение модели по слоям.
   • Фреймворки вроде vLLM и TensorRT-LLM делают это "под капотом".
2. Квантование: Позволяет "ужать" модель, жертвуя незначительной точностью для экономии памяти.
   • INT8 / FP8: Минимальные потери точности, значительная экономия памяти.
   • NF4 / FP4 (через библиотеку bitsandbytes): Позволяет запускать гигантские модели (например, 180B на 4x GPU).
3. Оптимизация инференса:
   • FlashAttention: Ускоряет работу с вниманием в трансформерах.
   • Continuous Batching: (есть в vLLM) — позволяет эффективно обрабатывать запросы от разных пользователей одновременно, не дожидаясь заполнения батча.

Пример: что можно делать на практике?

• Мощный чат-бот / ассистент: Запустите Llama 3 70B Instruct в vLLM и обслуживайте десятки/сотни одновременных пользователей с низкой задержкой.
• Пакетная обработка текстов: Суммаризация, перевод, извлечение информации из миллионов документов.
• Собственный аналог Midjourney: Запустите кластер из инстансов Stable Diffusion 3 для генерации изображений по запросам.
• RAG-система корпоративного уровня: Быстрый и точный поиск по внутренней базе знаний с помощью большой LLM.