Chạy Llama 3.1 70B trên card 'cỏ' RTX 3090: Đỉnh cao công nghệ hay chỉ là màn 'hành xác' phần cứng?

Muốn chạy Llama 3.1 70B nhưng nhà nghèo chỉ có đúng một con RTX 3090? Đừng lo, pháp sư GitHub vừa tung ra chiêu "vượt rào" CPU cực khét khiến giới mộ điệu AI phải ngỡ ngàng ngơ ngác và bật ngửa.

Thông thường, để vận hành một con quái vật như Llama 70B, anh em cần ít nhất 2-3 con card đồ họa khủng hoặc dàn server A100/H100 đắt lòi kèn. Nhưng đời không thiếu những tay chơi hệ "vibe-coding", quyết tâm phá vỡ giới hạn vật lý bằng cách cho GPU "ăn" thẳng dữ liệu từ ổ cứng NVMe.

Tóm tắt vụ "ép xung" tâm linh: Llama 70B chạy trên 3090 bằng niềm tin và NVMe

Rốt cuộc thì chuyện quái gì đã xảy ra trên Hacker News mấy ngày qua? Một thanh niên có nickname xaskasdf đã trình làng dự án ntransformer với ý tưởng cực điên rồ nhưng lại rất thực dụng:

Bỏ qua trung gian: Thay vì bắt dữ liệu chạy vòng vèo từ NVMe -> RAM -> CPU -> GPU (vốn là nút thắt cổ chai kinh niên), tác giả kết nối trực tiếp NVMe vào GPU.
Tận dụng hàng cũ: Thử nghiệm thành công trên RTX 3090 – dòng card quốc dân của anh em làm AI hệ tiết kiệm.
Kết quả "ảo ma": Chạy được model Llama 3.1 70B chỉ với một chiếc card duy nhất. Thứ mà trước đây ai cũng bảo là "không thể" nếu không có đủ VRAM.
Cái giá phải trả: Tốc độ rùa bò. Khoảng 0.2 token/s (tức là tầm 5 giây mới nặn ra được một chữ).
Mục tiêu: Tác giả chủ yếu muốn chứng minh tính khả thi cho những máy ít RAM và thiếu kinh phí đầu tư card chuyên dụng hàng chục nghìn đô.

Cộng đồng mạng chia phe: Kẻ bảo thiên tài, người chê rùa bò

Dưới bài post, dân tình vào comment rôm rả như đi chợ đầu mối. Có thể chia làm 3 luồng quan điểm chính:

Team Thực dụng: "0.2 token/s thì dùng làm gì? Thà chạy model 8B đã được tối ưu (quantized) còn hơn. Chờ nó trả lời xong chắc tôi lấy xong bằng tiến sĩ rồi." Anh em này quan tâm đến độ trễ (latency) hơn là việc khoe model to.
Team Pháp sư phần cứng: Bàn về việc dùng API của DirectX hoặc các kỹ thuật DMA để đẩy dữ liệu nhanh hơn. Họ tin rằng nếu tối ưu được băng thông PCIe Gen 5, tốc độ có thể cải thiện đáng kể chứ không chỉ dừng lại ở mức "vừa chạy vừa chơi" thế này.
Team Tương lai: Đưa ra ý tưởng về "AI đa tầng". Tức là những gì hay dùng thì nhét vào VRAM, ít dùng hơn thì để ở RAM, còn lại thì ném xuống NVMe. Giống như cách anh em mình quản lý cache trong database vậy, cái gì hot thì giữ gần tay, cái gì nguội thì cho xuống kho.

Bài học sinh tồn: Đừng cố "độ" xe cà tàng khi đã có giải pháp chuyên nghiệp

Nhìn từ góc độ một thằng dev từng trải qua thời kỳ lương bèo bọt, tôi thấy dự án này cực hay ở chỗ nó cổ xúy cho tư duy "vượt khó". Tuy nhiên, áp dụng vào kinh doanh thực tế cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) thì lại là câu chuyện khác.

Các ông không thể bắt nhân viên hay khách hàng ngồi chờ 5 giây cho một chữ chỉ để khoe là "chúng tôi dùng AI 70 tỷ tham số". Trong vận hành doanh nghiệp, hiệu suất và chi phí mới là vua.

Thay vì tốn thời gian ngồi vọc vạch cách ép con card 3090 chạy quá tải, các SME nên tập trung vào những nền tảng đã tối ưu sẵn. Đó cũng là triết lý của WorkCloud. Chúng tôi cung cấp một hệ sinh thái "Work OS" giúp doanh nghiệp tiếp cận công nghệ đỉnh cao nhưng với chi phí cực kỳ dễ thở.

Đừng Build khi có thể Mua: Trừ khi bạn là nhà nghiên cứu, còn không hãy dùng các API hoặc nền tảng đã tối ưu.
Thực dụng là số 1: Một con chatbot chạy mượt trên model nhỏ luôn giá trị hơn một con siêu AI chạy giật lag.
Tối ưu vận hành: Hãy để những việc "hardcore" như quản lý băng thông, sụt server hay bug phần cứng cho những bên chuyên nghiệp lo. Việc của các ông là chốt đơn và tăng trưởng.

Chốt lại: Dự án ntransformer là một bước đi thú vị để dân chủ hóa AI, giúp anh em nhà nghèo vẫn có thể sờ vào hàng khủng. Nhưng để làm ăn kiếm tiền, hãy tỉnh táo chọn những giải pháp "mượt" và "thực" như cách WorkCloud đang hỗ trợ anh em SME mỗi ngày.

Nguồn: Hacker News - Llama 3.1 70B on a single RTX 3090

Tóm tắt vụ "ép xung" tâm linh: Llama 70B chạy trên 3090 bằng niềm tin và NVMe

Bỏ qua trung gian: Thay vì bắt dữ liệu chạy vòng vèo từ NVMe -> RAM -> CPU -> GPU (vốn là nút thắt cổ chai kinh niên), tác giả kết nối trực tiếp NVMe vào GPU.

Tận dụng hàng cũ: Thử nghiệm thành công trên RTX 3090 – dòng card quốc dân của anh em làm AI hệ tiết kiệm.

Kết quả "ảo ma": Chạy được model Llama 3.1 70B chỉ với một chiếc card duy nhất. Thứ mà trước đây ai cũng bảo là "không thể" nếu không có đủ VRAM.

Cái giá phải trả: Tốc độ rùa bò. Khoảng 0.2 token/s (tức là tầm 5 giây mới nặn ra được một chữ).

Mục tiêu: Tác giả chủ yếu muốn chứng minh tính khả thi cho những máy ít RAM và thiếu kinh phí đầu tư card chuyên dụng hàng chục nghìn đô.

Cộng đồng mạng chia phe: Kẻ bảo thiên tài, người chê rùa bò

Dưới bài post, dân tình vào comment rôm rả như đi chợ đầu mối. Có thể chia làm 3 luồng quan điểm chính:

Team Thực dụng: "0.2 token/s thì dùng làm gì? Thà chạy model 8B đã được tối ưu (quantized) còn hơn. Chờ nó trả lời xong chắc tôi lấy xong bằng tiến sĩ rồi." Anh em này quan tâm đến độ trễ (latency) hơn là việc khoe model to.

Team Pháp sư phần cứng: Bàn về việc dùng API của DirectX hoặc các kỹ thuật DMA để đẩy dữ liệu nhanh hơn. Họ tin rằng nếu tối ưu được băng thông PCIe Gen 5, tốc độ có thể cải thiện đáng kể chứ không chỉ dừng lại ở mức "vừa chạy vừa chơi" thế này.

Team Tương lai: Đưa ra ý tưởng về "AI đa tầng". Tức là những gì hay dùng thì nhét vào VRAM, ít dùng hơn thì để ở RAM, còn lại thì ném xuống NVMe. Giống như cách anh em mình quản lý cache trong database vậy, cái gì hot thì giữ gần tay, cái gì nguội thì cho xuống kho.

Bài học sinh tồn: Đừng cố "độ" xe cà tàng khi đã có giải pháp chuyên nghiệp

Đừng Build khi có thể Mua: Trừ khi bạn là nhà nghiên cứu, còn không hãy dùng các API hoặc nền tảng đã tối ưu.

Thực dụng là số 1: Một con chatbot chạy mượt trên model nhỏ luôn giá trị hơn một con siêu AI chạy giật lag.

Tối ưu vận hành: Hãy để những việc "hardcore" như quản lý băng thông, sụt server hay bug phần cứng cho những bên chuyên nghiệp lo. Việc của các ông là chốt đơn và tăng trưởng.