GPU-huurders spelen een loterij met siliciumchips: prestaties variëren sterk

Onderzoek onthult onverwachte prestatieverschillen bij GPU-huur

Wie denkt dat alle GPU-chips van hetzelfde model identiek presteren, heeft het mis. Uit recent onderzoek blijkt dat er aanzienlijke variaties bestaan in de prestaties van chips die ogenschijnlijk hetzelfde zijn. Dit fenomeen, bekend als de ‘silicon lottery’, kan huurders van cloud-GPU’s voor verrassingen stellen.

Het onderzoek, uitgevoerd door de College of William & Mary, Jefferson Lab en Silicon Data, toont aan dat de prestaties van identieke GPU’s sterk kunnen verschillen. Dit heeft directe gevolgen voor bedrijven en ontwikkelaars die afhankelijk zijn van cloud-GPU’s voor taken zoals het trainen van grote taalmodellen (LLM’s).

De ‘silicon lottery’: waarom identieke chips niet hetzelfde presteren

De term ‘silicon lottery’ verwijst naar de onvoorspelbare prestaties van halfgeleiders, veroorzaakt door variaties in het productieproces. Hoewel dit fenomeen al langer bekend is, blijkt uit het onderzoek dat het effect nog sterker speelt bij cloud-GPU’s die worden gebruikt voor AI-toepassingen.

Carmen Li, oprichter en CEO van Silicon Data, legt uit: “Deze variaties kunnen ertoe leiden dat een duurdere, geavanceerdere GPU minder presteert dan een oudere chip. Het is als een loterij waarbij je niet weet wat je krijgt.”

Prestatieverschillen tot wel 38% gemeten

Het onderzoeksteam voerde 6.800 benchmarktests uit op 3.500 willekeurig geselecteerde GPU’s bij 11 verschillende cloudproviders. De geteste GPU’s omvatten 11 modellen van Nvidia, waaronder de geavanceerde H200 SXM. De tests, uitgevoerd met de SiliconMark-benchmark, richtten zich op:

• 16-bits floating-point rekenprestaties (gemeten in triljoenen bewerkingen per seconde);
• Interne geheugenbandbreedte (gemeten in gigabytes per seconde).

De resultaten waren opvallend:

• Bij de 259 geteste H100 PCIe-GPU’s varieerde de rekenprestatie tot wel 34,5%;
• Bij de 253 geteste H200 SXM-GPU’s varieerde de geheugenbandbreedte tot wel 38%.

Oorzaken van prestatieverschillen

Hoewel factoren zoals koeling, configuratie door cloudproviders en slijtage van de chip een rol kunnen spelen, blijkt uit de analyse van Silicon Data dat de kernoorzaak ligt in variaties in de chips zelf. Waarschijnlijk zijn deze verschillen het gevolg van productiefouten of inconsistenties in het fabricageproces.

Gevolgen voor GPU-huurders

Deze onvoorspelbaarheid heeft financiële gevolgen. Huurders kunnen onbedoeld betalen voor een geavanceerd model, terwijl ze in werkelijkheid een chip krijgen die slechter presteert dan een goedkoper alternatief. Jason Cornick, hoofd infrastructuur bij Silicon Data, adviseert daarom: “De meest praktische oplossing is om de rented GPU vooraf te benchmarken. Gebruik tools zoals SiliconMark om de prestaties van je specifieke instance te vergelijken met een bredere dataset.”

Wat kunnen bedrijven doen?

Om de risico’s van de ‘silicon lottery’ te beperken, raden experts aan:

• Vooraf benchmarken: Test de prestaties van de rented GPU voordat je deze inzet voor kritieke taken.
• Meerdere providers vergelijken: Niet alle cloudproviders hanteren dezelfde kwaliteitscontrole voor hun GPU’s.
• Flexibele contracten afsluiten: Kies voor huurcontracten waarbij je de GPU kunt ruilen als deze niet aan de verwachtingen voldoet.
• Monitoren tijdens gebruik: Gebruik monitoringtools om de prestaties van de GPU in de gaten te houden en eventuele degradatie tijdig te signaleren.

“De ‘silicon lottery’ maakt duidelijk dat niet alle GPU’s gelijk zijn, zelfs niet binnen hetzelfde model. Huurders moeten zich bewust zijn van deze variaties en proactief handelen om hun investeringen te beschermen.” — Carmen Li, CEO van Silicon Data

Conclusie: benchmarken is essentieel

De bevindingen van het onderzoek benadrukken dat huurders van cloud-GPU’s niet zomaar moeten vertrouwen op de specificaties van een chip. Door vooraf te benchmarken en de prestaties te monitoren, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat ze daadwerkelijk krijgen waar ze voor betalen. De ‘silicon lottery’ is geen mythe, maar een realiteit die serieus genomen moet worden.