🧵 Как увеличить использование вашего GPU для крупномасштабных AI моделей Большинство команд все еще обучают модели с использованием 15-40% мощности GPU, что означает, что они платят в 3-5 раз больше за те же результаты. Переход от 15% до 95% может превратить недельный запуск в завершение в тот же день ⚡️

Использование GPU = насколько эффективно ваш ускоритель выполняет работу. Низкое использование означает бездействие, зависшие пакеты и потраченные деньги 💸 Самое большое заблуждение? "Нам нужно больше GPU." Обычно это не так.

Настоящая узкая горловина часто находится вне GPU. > Недостаток данных > Предварительная обработка на ЦП > Ограничения пропускной способности хранилища > Слои, ограниченные памятью > Определение узкой горловины — это первый шаг.

Потоки данных являются главной причиной неэффективного использования ресурсов. GPU могут обрабатывать данные быстрее, чем хранилище может их предоставить, что приводит к простаиванию оборудования.

Быстрые победы в области обработки данных: > Увеличьте количество рабочих процессов DataLoader (4–8 на GPU) > Включите закрепленную память > Предварительная выборка пакетов > Используйте распределенное кэширование > Эти меры могут повысить использование выше 90%.

Размер пакета — это множитель использования. Большие пакеты = больше работы за цикл и меньше времени простоя GPU. Если память ограничивает вас, накопление градиентов достигает того же эффекта.

Включите обучение с смешанной точностью. > FP16/BF16 сокращают использование памяти > Увеличивают пропускную способность тензорных ядер > Позволяют использовать большие размеры пакетов > Политики PyTorch AMP и TensorFlow делают это однострочным.

Профиль перед оптимизацией архитектуры. > Ищите низкую эффективность SM > Замените неэффективные операции > Используйте объединенные ядра (FlashAttention и т.д.) > Иногда одна замена = огромный прирост скорости.

Масштабирование с использованием нескольких графических процессоров вводит накладные расходы на связь. Параллелизм данных работает для большинства моделей, конвейерный параллелизм помогает, когда модели не помещаются, а тензорный параллелизм предназначен для систем на переднем крае.

Систематический путь к использованию более 90%: > Исправить нехватку данных > Максимизировать размер пакета > Включить смешанную точность > Сократить время ожидания синхронизации между несколькими GPU > Более высокое использование означает более быстрое обучение, более низкие затраты и более низкое потребление энергии.

Посмотрите полный блог здесь