ఒక Tesla T4 పై ఆరు సర్వింగ్ ఇంజిన్‌లు: Turing GPU పై Gemma 4 E2B

నేటి టెక్ రంగంలో, Tesla T4 GPU వంటి హార్డ్‌వేర్‌పై వివిధ ఇన్‌ఫరెన్స్ సర్వింగ్ ఇంజిన్‌లు ఎలా పనిచేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లపై తమ AI వర్క్‌లోడ్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయాలని మరిన్ని సంస్థలు చూస్తున్నందున ఈ అంశం చాలా సందర్భోచితమైనది. ఈ కథనం Tesla T4 GPU పై Gemma 4 E2B మోడల్‌ను రన్ చేసే ఆరు ఇంజిన్‌ల పోలికను వివరిస్తుంది.

Tesla T4 GPU అవలోకనం

Tesla T4 అనేది అనేక క్లౌడ్ ప్రొవైడర్లు ఇప్పటికీ అందిస్తున్న NVIDIA డేటా-సెంటర్ గ్రాఫిక్స్ కార్డ్. ఇది Turing ఆర్కిటెక్చర్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు అందుబాటులో ఉన్న అత్యంత సరసమైన ఎంపికలలో ఒకటిగా ప్రసిద్ధి చెందింది. అయితే, దీనికి bf16 (ఒక డేటా రకం) వంటి నిర్దిష్ట అధునాతన ఫీచర్లకు మద్దతు లేకపోవడం మరియు బ్లాక్‌కు కేవలం 64 KiB షేర్డ్ మెమరీ మాత్రమే ఉండటం వంటి కొన్ని పరిమితులు ఉన్నాయి.

పరీక్షించబడిన ఇంజిన్‌లు

ఈ కథనం కింది ఆరు ఇన్‌ఫరెన్స్ సర్వింగ్ ఇంజిన్‌లను పోలుస్తుంది:

• llama.cpp
• vLLM
• SGLang
• mistral.rs
• Plain PyTorch ఇంజిన్
• Google యొక్క LiteRT-LM

ప్రతి ఇంజిన్ Google యొక్క Quantization-Aware Training (QAT) 4-bit వెయిట్స్‌ని ఉపయోగించి Gemma 4 E2B మోడల్‌ను సర్వ్ చేస్తుంది. ఈ పరీక్షలు Tesla T4 GPU కలిగిన Google Cloud Compute Engine వర్చువల్ మెషీన్ (VM) పై నిర్వహించబడ్డాయి.

పనితీరు కొలమానాలు

త్రూపుట్ (సెకనుకు ప్రాసెస్ చేయబడిన టోకెన్ల సంఖ్య) మరియు సమాధాన నాణ్యతతో సహా అనేక పనితీరు కొలమానాల ఆధారంగా ప్రతి ఇంజిన్ మూల్యాంకనం చేయబడింది. ఇక్కడ కొన్ని ముఖ్యమైన ఫలితాలు ఉన్నాయి:

సింగిల్ రిక్వెస్ట్ త్రూపుట్

డ్రాఫ్టర్‌ను ఉపయోగించకుండా, ఇంజిన్‌లు కింది టోకెన్ ప్రాసెసింగ్ రేట్లను సాధించాయి:

• vLLM: సెకనుకు 193.0 టోకెన్లు
• llama.cpp: సెకనుకు 113.5 టోకెన్లు
• SGLang: సెకనుకు 108.8 టోకెన్లు
• mistral.rs: సెకనుకు 121.1 టోకెన్లు
• LiteRT-LM: సెకనుకు 44.6 టోకెన్లు

బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్ పనితీరు

నిర్దిష్ట ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ టోకెన్ కాన్ఫిగరేషన్‌లతో 64 అభ్యర్థనలను ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, త్రూపుట్ వేర్వేరుగా ఉంది:

• vLLM: సెకనుకు 1,165.5 టోకెన్లు
• SGLang: సెకనుకు 908.6 టోకెన్లు
• mistral.rs: సెకనుకు 238.0 టోకెన్లు
• llama.cpp: సెకనుకు 633.0 టోకెన్లు
• LiteRT-LM: సెకనుకు 308.0 టోకెన్లు

సమాధాన నాణ్యత

GSM8K బెంచ్‌మార్క్‌ను ఉపయోగించి ఇంజిన్‌ల సమాధాన నాణ్యత కూడా అంచనా వేయబడింది. ఐదు CUDA ఇంజిన్‌ల స్కోర్‌లు 0.8954 నుండి 0.9030 వరకు ఉండగా, LiteRT-LM కొద్దిగా తక్కువగా 0.8734 స్కోర్ చేసింది.

సాంకేతిక వివరాలు

పరీక్షల సెటప్‌లో ఇవి ఉన్నాయి:

• GPU: NVIDIA Tesla T4 (Turing architecture, sm_75)
• బ్లాక్‌కు షేర్డ్ మెమరీ: 64 KiB
• డ్రైవర్ వెర్షన్: 620.70.06
• మోడల్ వెయిట్స్: Google యొక్క QAT 4-bit వెయిట్స్

ముగింపు

ఈ పోలిక Tesla T4 GPU పై వివిధ ఇన్‌ఫరెన్స్ సర్వింగ్ ఇంజిన్‌ల మధ్య పనితీరు వ్యత్యాసాలను హైలైట్ చేస్తుంది. vLLM అత్యుత్తమ త్రూపుట్‌ను చూపించినప్పటికీ, వేగం మరియు ఖచ్చితత్వం పరంగా అన్ని ఇంజిన్‌లు వాటి స్వంత బలాలు మరియు బలహీనతలను కలిగి ఉన్నాయి.

ప్రయోజనాలు

• బహుళ ఇంజిన్‌ల స్పష్టమైన పోలికను అందిస్తుంది.
• AI వర్క్‌లోడ్‌లకు కీలకమైన పనితీరు కొలమానాలను హైలైట్ చేస్తుంది.
• Tesla T4 GPU సామర్థ్యాలపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.

పరిమితులు

• కేవలం ఆరు ఇంజిన్‌లకు మాత్రమే పరిమితం చేయబడింది, ఇది అందుబాటులో ఉన్న అన్ని ఎంపికలకు ప్రాతినిధ్యం వహించకపోవచ్చు.
• నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాలు మరియు వర్క్‌లోడ్‌ల ఆధారంగా పనితీరు మారవచ్చు.

హెచ్చరిక

ఈ కథనం విద్యా ప్రయోజనాల కోసం మాత్రమే ఉద్దేశించబడింది. ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల్లో ఏవైనా ప్లేస్‌హోల్డర్ విలువలను వాస్తవ డేటాతో భర్తీ చేయాలి. పాఠకులు వీటిపై ఆధారపడే ముందు అసలు మూలంతో పోల్చి దావాలను ధృవీకరించుకోవాలి.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

• Tesla T4 GPU అంటే ఏమిటి? — Tesla T4 అనేది AI వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం రూపొందించబడిన NVIDIA డేటా-సెంటర్ GPU, ఇది సరసమైన ధరకు మరియు సమర్థతకు ప్రసిద్ధి చెందింది.
• ఇన్‌ఫరెన్స్ సర్వింగ్ ఇంజిన్‌లు అంటే ఏమిటి? — ఇవి ఇన్‌పుట్ డేటా ఆధారంగా అంచనాలను అందించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను అనుమతించే సాఫ్ట్‌వేర్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు.
• Gemma 4 E2B మోడల్ అంటే ఏమిటి? — ఇది వివిధ AI పనుల కోసం ఉపయోగించే ఒక మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్, ఈ పోలికలో మూల్యాంకనం చేయబడింది.
• QAT మోడల్ పనితీరును ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది? — Quantization-Aware Training (QAT) మోడళ్లను తక్కువ ప్రిసిషన్ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది, ఖచ్చితత్వాన్ని పెద్దగా కోల్పోకుండా పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
• పనితీరు పరీక్షల ఫలితాలు ఏమిటి? — ఈ పరీక్షలు ఆరు ఇంజిన్‌లలో వేర్వేరు త్రూపుట్ రేట్లు మరియు సమాధాన నాణ్యతను చూపించాయి.
• సమాధాన నాణ్యత ఎందుకు ముఖ్యమైనది? — అధిక సమాధాన నాణ్యత మోడల్ ద్వారా చేయబడిన అంచనాలు ఖచ్చితమైనవి మరియు నమ్మదగినవిగా ఉండేలా నిర్ధారిస్తుంది, ఇది వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలకు చాలా కీలకం.