Giải pháp tạm thời cho tình trạng thiếu GPU

[tống quang hùng]

Distributed training trên nhiều VPS – Giải pháp tạm thời cho tình trạng thiếu GPU
Chào cộng đồng AI,
Mình muốn chia sẻ một thử nghiệm về distributed training khi không có sẵn cụm GPU để sử dụng.

Bài toán cần giải quyết:​

• Cần huấn luyện một mô hình ngôn ngữ tiếng Việt dạng GPT
• Dữ liệu đầu vào: ~10GB văn bản
• Mục tiêu: Mô hình có 1 tỷ tham số
• Giới hạn: Không có quyền truy cập GPU cluster
• Ngân sách: < 5 triệu VNĐ/tháng

Hướng tiếp cận thử nghiệm – Distributed bằng CPU:​

Kiến trúc hệ thống:​

• Master node: Điều phối + tổng hợp gradient
• Worker nodes: 8 máy chủ VPS hoạt động song song
• Giao tiếp: gRPC để đồng bộ gradient
• Lưu trữ: NFS dùng chung để lưu checkpoint mô hình

Cấu hình cụm VPS:​

• CPU Platinum/ AMD: 16 Cores
• RAM: 32 GB
• Storage NVMe: 200 GB
• Tổng chi phí: khoảng 1.5 triệu VNĐ/tháng

Kỹ thuật tối ưu hóa sử dụng:​

• Mixed precision (FP16): Giảm RAM, tăng tốc độ
• Gradient accumulation: Giả lập batch size lớn
• Model parallelism: Phân tách tầng mô hình giữa các node
• Pipeline parallelism: Tính toán chồng lấp giữa các bước
• Checkpointing thông minh: Tiết kiệm bộ nhớ khi backpropagation

Hiệu suất huấn luyện:​

• Tốc độ huấn luyện: ~500 tokens/giây
• Tận dụng bộ nhớ: ~85%
• Chi phí mạng: Chiếm ~15% thời gian huấn luyện
• Chất lượng mô hình: Tương đương huấn luyện bằng GPU (trong tầm dữ liệu và tham số)

Ưu điểm khi sử dụng VPS của DataOnline:​

• Mạng nội bộ mạnh: Độ trễ thấp giữa các VPS
• Ổn định cao: Các node uptime gần như liên tục
• Hỗ trợ kỹ thuật tốt: Hướng dẫn setup & xử lý sự cố
• Linh hoạt mở rộng: Tăng/giảm số node dễ dàng khi cần

Các vấn đề đã khắc phục:​

• Chi phí giao tiếp giữa node: Dùng nén gradient
• Tính chịu lỗi: Node lỗi được restart tự động
• Cân bằng tải: Phân chia công việc linh hoạt giữa node
• Gỡ lỗi dễ dàng: Hệ thống logging phân tán

Đóng góp:​

VPS provider đang sử dụng:
https://dataonline.vn/cloud-vps-gia-re/

Kết luận:​

Distributed training bằng CPU hoàn toàn khả thi khi bạn:

• Bị giới hạn GPU
• Có ngân sách thấp
• Cần huấn luyện mô hình lớn với dữ liệu thật