🧵 Büyük Ölçekli Yapay Zeka Modelleri İçin GPU Kullanımınızı Nasıl Artırırsınız Çoğu takım hâlâ %15-40 GPU kullanımıyla antrenman yapıyor, bu da aynı sonuçlar için 3-5 kat daha fazla ödeme yapmak anlamına geliyor. %15'ten %95'e çıkmak, bir haftalık koşuyu aynı günün bitişine ⚡️ dönüştürebilir

GPU kullanımı = hızlandırıcınızın ne kadarının gerçekten çalıştığı. Düşük kullanım ise, boşta döngüler, partilerin durması ve boşa giden dolarlar 💸 anlamına gelir En büyük yanlış anlama? "Daha fazla GPU'ya ihtiyacımız var." Genelde doğru olmaz.

Asıl darboğaz genellikle GPU dışındadır. > Veri açlığı > CPU ön işleme > Depolama bant genişliği sınırları > Belleğe bağlı katmanlar > Darboğazı belirlemek birinci adımdır.

Veri boru hatları #1 kullanım katili. GPU'lar, veriyi depolamadan daha hızlı tüketebilir ve bu da donanımın boşta kalmasına yol açar.

Hızlı veri pipeline kazanır: > DataLoader çalışanlarını artırın (GPU başına 4–8) > Sabitlenmiş belleği etkinleştir > Ön Getirme Partileri > Dağıtık önbellekleme kullanın > Bunlar bile kullanımı %90'ın üzerine çıkarabilir.

Parti büyüklüğü kullanım çarpanı olarak görülür. Daha büyük partiler = döngü başına daha fazla iş ve daha az boşta GPU süresi. Hafıza sizi sınırlıyorsa, gradyan birikimi aynı etkiyi sağlar.

Karma hassasiyet eğitimini etkinleştirin. > FP16/BF16 bellek kullanımını azaltır > Tensör çekirdek verimliliğini artır > Daha büyük parti büyüklüklerine izin verin > PyTorch AMP ve TensorFlow politikaları onu tek cümlelik bir cümle yapıyor.

Mimariyi optimize etmeden önce profil oluşturun. > Düşük SM verimliliğine dikkat edin > Verimsiz operasyonları değiştirin > Sigortalı çekirdekler kullanın (FlashAttention vb.) > Bazen bir değişim = büyük hızlanma.

Çok GPU ölçeklendirme, iletişim yükü getirir. Veri paralelliği çoğu model için işe yarar, boru hattı paralelliği modeller uymadığında yardımcı olur ve tensör paralelliği sınır ölçekli sistemler içindir.

%90+ kullanıma sistematik yol: > Veri açlığını düzeltin > Parti büyüklüğünü maksimize edin > Karma hassasiyeti aç > Çok GPU senkronizasyon beklemelerini azaltın > Daha yüksek kullanım daha hızlı eğitim, daha düşük maliyet ve daha düşük enerji kullanımı anlamına gelir.

Tam blogu buradan inceleyebilirsiniz