🧵 Cum să crești utilizarea GPU-ului pentru modele AI la scară largă Majoritatea echipelor încă se antrenează la 15-40% utilizare GPU, ceea ce înseamnă să plătească de 3-5 ori mai mult pentru aceleași rezultate. Trecerea de la 15% la 95% poate transforma o serie de o săptămână într-o încheiere ⚡️ în aceeași zi

Utilizarea GPU-ului = cât din acceleratorul tău lucrează efectiv. Utilizarea scăzută înseamnă cicluri de inactivitate, loturi blocate și bani 💸 irosiți Cea mai mare concepție greșită? "Avem nevoie de mai multe plăci video." De obicei nu este adevărat.

Adevăratul blocaj este adesea în afara GPU-ului. > Înfometarea datelor > Preprocesarea CPU > Limite de lățime de bandă pentru stocare > Straturi legate de memorie > Identificarea blocajului este primul pas.

Pipeline-urile de date sunt principalul ucigaș de utilizare. GPU-urile pot consuma date mai repede decât stocarea le poate livra, ceea ce duce la hardware inactiv.

Câștig rapid în pipeline-ul de date: > Crește muncitorii DataLoader (4–8 pe GPU) > Activează memoria fixată > Loturi de Prefetch > Folosirea cachingului distribuit > Acestea singure pot crește utilizarea peste 90%.

Dimensiunea lotului este un multiplicator de utilizare. Loturi mai mari înseamnă mai multă muncă pe ciclu și mai puțin timp de inactivitate GPU. Dacă memoria te limitează, acumularea gradientului obține același efect.

Permiteți antrenament de precizie mixtă. > FP16/BF16 reduc consumul de memorie > Creșterea debitului nucleului tensorial > Permite loturi mai mari > politicile PyTorch AMP și TensorFlow îl fac o replică scurtă.

Profilul înainte de optimizarea arhitecturii. > Caută eficiență SM scăzută > Înlocuirea operațiunilor ineficiente > Folosirea nucleelor fuzionate (FlashAttention etc.) > Uneori o schimbare = accelerare masivă.

Scalarea multi-GPU introduce overhead de comunicare. Paralelismul datelor funcționează pentru majoritatea modelelor, paralelismul în conducte ajută când modelele nu se potrivesc, iar paralelismul tensorial este pentru sistemele la scară frontieră.

Calea sistematică către o utilizare de 90%+: > Remedierea lipsei de date > Maximizarea dimensiunii lotului > Rotește pe precizie mixtă > Reducerea așteptărilor de sincronizare multi-GPU > O utilizare mai mare înseamnă instruire mai rapidă, costuri mai mici și consum mai redus de energie.

Consultă blogul complet aici