🧵 كيفية زيادة استخدام بطاقة الرسوميات لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق معظم الفرق لا تزال تتدرب على استخدام 15-40٪ من بطاقة الرسوميات، مما يعني دفع 3-5 مرات أكثر مقابل نفس النتائج. الانتقال من 15٪ إلى 95٪ يمكن أن يحول جري يستمر أسبوعا إلى إنهاء ⚡️ في نفس اليوم

استخدام وحدة معالجة الرسوميات = كم من المسرع يعمل فعليا. الاستخدام المنخفض يعني دورات خمول، وتوقف، وأموال 💸 مهدرة أكبر مفهوم خاطئ؟ "نحتاج إلى المزيد من وحدات معالجة الرسومات." عادة هذا غير صحيح.

العنق الحقيقي غالبا ما يكون خارج وحدة معالجة الرسومات. > جوع البيانات > المعالجة المسبقة للمعالج > حدود عرض النطاق الترددي للتخزين > الطبقات المرتبطة بالذاكرة > تحديد عنق الزجاجة هو الخطوة الأولى.

خطوط البيانات هي العامل الرئيسي #1 في الاستخدام. يمكن لوحدات معالجة الرسومات أن تستهلك البيانات أسرع مما يمكن للتخزين إيصالها، مما يؤدي إلى عتاد العتاد.

انتصارات خط أنابيب البيانات السريع: > زيادة عمال DataLoader (4–8 لكل وحدة معالجة رسوميات) > تمكين الذاكرة المثبتة > دفعات الجلب المسبق > استخدام التخزين المؤقت الموزع > هذه وحدها يمكن أن ترفع الاستخدام إلى أكثر من 90٪.

حجم الدفعة هو مضاعف للاستخدام. الدفعات الأكبر = عمل أكثر في كل دورة ووقت أقل في وحدة معالجة الرسوميات. إذا كانت الذاكرة تحددك، فإن تراكم التدرج يحقق نفس التأثير.

تمكين التدريب الدقيق المختلط. > FP16/BF16 تقلل من استخدام الذاكرة > زيادة معدل نقل نواة التنسور > السماح بأحجام دفعات أكبر > سياسات PyTorch AMP وTensorFlow تجعل الأمر عبارة عن جملة واحدة.

الملف الشخصي قبل تحسين البنية. > ابحث عن كفاءة منخفضة في SM > استبدال العمليات غير الفعالة > استخدام النوى المدمجة (مثل FlashAttention، إلخ) > أحيانا تبديل واحد = زيادة كبيرة في التسارع.

تكبير وحدات معالجة الرسومات يسبب عبئا على الاتصال. توازي البيانات يعمل مع معظم النماذج، ويساعد التوازي في خطوط الأنابيب عندما لا تتناسب النماذج، والتوازي الموتري مخصص للأنظمة ذات النطاق الحدودي.

المسار المنهجي نحو استخدام بنسبة 90٪+: > إصلاح نقص البيانات > تعظيم حجم الدفعة > تشغيل دقة مختلطة > تقليل فترات الانتظار في مزامنة تعدد وحدات معالجة الرسومات > الاستخدام الأعلى يعني تدريبا أسرع، تكلفة أقل، واستهلاك طاقة أقل.

اطلع على المدونة الكاملة هنا