🧵 Jak zvýšit využití GPU pro rozsáhlé AI modely Většina týmů stále trénuje s využitím GPU 15-40 %, což znamená platit 3-5x více za stejné výsledky. Přechod z 15 % na 95 % může proměnit týdenní běh v den závodu ⚡️

Využití GPU = kolik akcelerátoru skutečně vykonává práci. Nízké využití znamená nečinné cykly, zastavené série a zbytečné peníze 💸 Největší omyl? "Potřebujeme víc GPU." Obvykle to není pravda.

Skutečné úzké hrdlo je často mimo GPU. > Hlad po datech > předzpracování CPU > Limity šířky pásma úložiště > Vrstvy vázané na paměť > Identifikace úzkého hrdla je prvním krokem.

Datové pipeline jsou #1 zabijákem využití. GPU mohou spotřebovávat data rychleji, než je dokáže dodat úložiště, což vede k nečinnosti hardwaru.

Rychlé datové pipeline vítěze: > Zvýšit počet pracovníků DataLoaderu (4–8 na GPU) > Povolit připnutou paměť > Přednačítání šarže > Použití distribuovaného cachingu > Samotné tyto schopnosti mohou zvýšit využití nad 90 %.

Velikost dávky je násobič využití. Větší dávky = více práce za cyklus a méně nečinnosti GPU. Pokud vás paměť omezuje, gradientní akumulace dosahuje stejného efektu.

Povolte trénink s kombinovanou přesností. > FP16/BF16 snižují využití paměti > Zvýšení propustnosti tenzorového jádra > Povolit větší velikosti šarží > Politiky PyTorch AMP a TensorFlow z toho dělají jednovětou větu.

Profilujte před optimalizací architektury. > Hledejte nízkou efektivitu SM > Nahrazení neefektivních operací > Používejte fúzovaná jádra (FlashAttention atd.) > Někdy jedna výměna = obrovské zrychlení.

Škálování s více GPU přináší režijní režie komunikace. Datový paralelismus funguje pro většinu modelů, pipeline paralelismus pomáhá, když modely nesedí, a tenzorový paralelismus je pro systémy na hranici.

Systematická cesta k využití 90 %+: > Opravit hladový dům dat > Maximalizace velikosti dávky > Zapněte smíšenou přesnost > Snížit čekání na synchronizaci s více GPU > Vyšší využití znamená rychlejší trénink, nižší náklady a nižší spotřebu energie.

Podívejte se na celý blog zde