🧵 Hoe je je GPU-utilisatie kunt verhogen voor grootschalige AI-modellen De meeste teams trainen nog steeds met 15-40% GPU-utilisatie, wat betekent dat ze 3-5x meer betalen voor dezelfde resultaten. Van 15% naar 95% gaan kan een weeklange run omzetten in een afwerking op dezelfde dag ⚡️

GPU-utilisatie = hoeveel van je accelerator daadwerkelijk werk verricht. Lage utilisatie betekent inactieve cycli, stilgelegde batches en verspilde dollars 💸 De grootste misvatting? "We hebben meer GPU's nodig." Meestal niet waar.

De echte bottleneck bevindt zich vaak buiten de GPU. > Gegevenshonger > CPU-voorverwerking > Opslagbandbreedtebeperkingen > Geheugengebonden lagen > Het identificeren van de bottleneck is stap één.

Datapijplijnen zijn de nummer 1 oorzaak van onderbenutting. GPU's kunnen gegevens sneller verwerken dan opslag ze kan leveren, wat leidt tot inactieve hardware.

Snelle overwinningen voor datastromen: > Verhoog het aantal DataLoader-werkers (4–8 per GPU) > Zet pinned memory aan > Prefetch batches > Gebruik gedistribueerde caching > Deze alleen kunnen de benutting boven de 90% duwen.

Batchgrootte is een benuttingsvermenigvuldiger. Grotere batches = meer werk per cyclus en minder inactieve GPU-tijd. Als geheugen je beperkt, bereikt gradientaccumulatie hetzelfde effect.

Schakel gemengde precisietraining in. > FP16/BF16 vermindert het geheugengebruik > Verhoogt de doorvoer van tensorcores > Staat grotere batchgroottes toe > PyTorch AMP en TensorFlow-beleidsregels maken het een eenregelige opdracht.

Profiel voordat de architectuur geoptimaliseerd wordt. > Zoek naar lage SM-efficiëntie > Vervang inefficiënte bewerkingen > Gebruik samengevoegde kernels (FlashAttention, enz.) > Soms is één verwisseling = enorme versnelling.

Multi-GPU-schaalvergroting introduceert communicatie-overhead. Gegevensparallelisme werkt voor de meeste modellen, pijplijnparallelisme helpt wanneer modellen niet passen, en tensorparallelisme is voor systemen op grensschaal.

Het systematische pad naar 90%+ benutting: > Los datastagnatie op > Maximaliseer batchgrootte > Zet gemengde precisie aan > Verminder multi-GPU synchronisatie wachttijden > Hogere benutting betekent snellere training, lagere kosten en lager energieverbruik.

Bekijk de volledige blog hier