Ich werde sie verwenden, um ein 7B-Parameter-Large-Language-Model (LLM) selbst zu hosten, aber ich habe ein begrenztes Budget. Welche ist die beste Grafikkarte, die ich für mein Geld bekommen kann?
Ich möchte eine Grafikkarte mit einem Budget von $200 kaufen, welche Karten würden Sie empfehlen? Ich denke, ich kann Ihnen helfen, eine Auswahl an Grafikkarten einzugrenzen, die Ihren Einschränkungen entsprechen. Aber zuerst würde ich gerne wissen, wofür Sie die Grafikkarte verwenden möchten. Zum Beispiel, werden Sie mit dieser Grafikkarte ein wenig spielen oder werden Sie sie zum Encodieren von Videos verwenden? Benötigen Sie die Möglichkeit, Videos zu streamen, während Sie eine andere grafikintensive Aufgabe ausführen?
Mit einem Budget von $200 und dem Ziel, ein 7B-Parameter-Large-Language-Model (LLM) selbst zu hosten, müssen Sie Ihre Erwartungen möglicherweise anpassen, da das Hosting eines solchen Modells erhebliche Rechenressourcen erfordert, die in der Regel über die Kapazität einer einzelnen Budget-GPU hinausgehen. Wenn Sie jedoch Kompromisse bei der Leistung eingehen möchten, könnten Sie sich die folgenden Grafikkarten unter $200 ansehen, die Ihrem Budget entsprechen und dennoch eine gewisse Unterstützung für die Ausführung von KI-Workloads bieten könnten:

1. NVIDIA GeForce GTX 1650 Super: Diese Karte bietet eine gute Leistung zu einem günstigen Preis. Sie basiert auf der Turing-Architektur und verfügt über 4 GB GDDR6-Speicher. Obwohl sie nicht explizit für KI-Workloads entwickelt wurde, kann sie einige Aufgaben mit anständiger Leistung bewältigen.

2. AMD Radeon RX 5500 XT: Eine weitere Budget-Option, die RX 5500 XT, verfügt über 4 GB oder 8 GB GDDR6-Speicher und basiert auf der RDNA-Architektur von AMD. Obwohl sie nicht so stark für KI-Workloads optimiert ist wie die Angebote von NVIDIA, bietet sie dennoch eine vernünftige Leistung für ihren Preis.

Beide Karten sind eher auf Gaming und allgemeine Nutzung als auf groß angelegte KI-Workloads ausgerichtet. Um mit einem 7B-Parameter-LLM zu arbeiten, müssten Sie möglicherweise auf leistungsstärkere GPUs wie NVIDIAs A100 oder mehrere GPUs parallel zurückgreifen. Diese Optionen würden jedoch weit über Ihr $200 Budget hinausgehen.

Sie könnten auch in Betracht ziehen, GPU-Ressourcen von Hugging Face zu mieten. Dieses Unternehmen stellt Ressourcen für die Entwicklung von KI-Modellen zur Verfügung, einschließlich Entwicklertools, Datensätzen und GPU-Zeit (auch auf NVIDIAs A100-Serie) zu einem überschaubaren Preis. Dadurch könnten Sie Zugang zu leistungsstärkeren GPUs für die Ausführung Ihres LLMs erhalten, aber Sie müssten Ihre Nutzung im Rahmen Ihres Budgets verwalten.