NVIDIA Tesla K80 und P40 für LLMs

Große Sprachmodelle (LLMs) erfordern leistungsstarke Hardware, insbesondere GPUs mit hohem VRAM und effizienter Berechnung. Zwei Modelle, die oft in Erwägung gezogen werden, sind die NVIDIA Tesla K80 und die NVIDIA Tesla P40. Obwohl diese GPUs nicht zur neuesten Generation gehören, bieten sie eine interessante Kombination aus Preis-Leistungs-Verhältnis und Rechenkapazität für LLMs mit moderater Größe.

Technische Spezifikationen

Warum die Tesla K80 für LLMs geeignet ist

Die Tesla K80 bietet 24 GB VRAM, allerdings aufgeteilt auf zwei GPUs mit jeweils 12 GB. Dies ist vorteilhaft für kleinere LLMs (bis 7B Parameter), besonders wenn quantisierte Modelle verwendet werden.

Vorteile:

• Günstiger Gebrauchtpreis: Oft für unter 200 Euro erhältlich.
• 24 GB Speicher (Dual-GPU): Ermöglicht das Laden mittelgroßer Modelle mit quantisierten Gewichten (INT8/INT4).
• Hohe Speicherbandbreite von 480 GB/s für schnelle Matrixberechnungen.

Nachteile:

• Keine native FP16-Unterstützung, wodurch neuere Optimierungen nicht nutzbar sind.
• Hohe Leistungsaufnahme (300W), wodurch sie weniger effizient als moderne GPUs ist.
• PCIe 3.0 mit nur 8 Lanes pro GPU, was die Bandbreite limitiert.

Anwendungsfälle:

• Inferencing von quantisierten Modellen (4-bit, 8-bit)
• Kostengünstige LLM-Experimente und Fine-Tuning kleiner Modelle
• Multi-GPU-Setups für parallele Verarbeitung

Warum die Tesla P40 eine bessere Wahl ist

Die Tesla P40 wurde speziell für Deep Learning entwickelt und bietet 24 GB VRAM auf einer einzigen GPU mit einer hohen FP16-Leistung.

Vorteile:

• Höhere Rechenleistung (FP16: 47 TFLOPS) als K80.
• Besser für LLMs geeignet (Single-GPU mit 24 GB).
• Niedrigerer Stromverbrauch (250W) als K80.
• Gute PCIe-Bandbreite (PCIe 3.0 x16).

Nachteile:

• Gebrauchtpreis etwas höher als K80 (ca. 300-500 Euro).
• Fehlt NVLink, wodurch Multi-GPU-Kommunikation langsamer ist als bei modernen Karten.

Anwendungsfälle:

• Fine-Tuning und Inferenz von 7B-14B LLMs mit 8-bit Quantisierung.
• Single-GPU-Inferenz mit mittlerer Batch-Größe.
• Mehr Effizienz für KI-Workloads als K80.

Vergleich: Tesla K80 vs. P40

Fazit

Beide GPUs sind interessante Optionen für kostengünstige LLM-Setups. Die Tesla K80 eignet sich besonders für Nutzer mit geringem Budget, die quantisierte Modelle betreiben möchten. Die Tesla P40 hingegen ist deutlich effizienter für KI-Workloads und bietet eine bessere Gesamtleistung. Wer mit moderneren LLMs arbeiten möchte, sollte eher zur P40 greifen.