🧵 So erhöhen Sie Ihre GPU-Auslastung für großangelegte KI-Modelle Die meisten Teams trainieren immer noch mit einer GPU-Auslastung von 15-40 %, was bedeutet, dass sie 3-5x mehr für die gleichen Ergebnisse zahlen. Der Sprung von 15 % auf 95 % kann einen einwöchigen Lauf in einen Abschluss am selben Tag verwandeln ⚡️

GPU-Auslastung = wie viel von Ihrem Beschleuniger tatsächlich arbeitet. Eine niedrige Auslastung bedeutet Leerlaufzyklen, gestoppte Batches und verschwendetes Geld 💸 Das größte Missverständnis? „Wir brauchen mehr GPUs.“ In der Regel nicht wahr.

Der eigentliche Engpass liegt oft außerhalb der GPU. > Datenmangel > CPU-Vorverarbeitung > Speicherbandbreitenbeschränkungen > Speichergebundene Schichten > Den Engpass zu identifizieren ist der erste Schritt.

Datenpipelines sind der größte Ausnutzungs-Killer. GPUs können Daten schneller konsumieren, als der Speicher sie liefern kann, was zu untätiger Hardware führt.

Schnelle Erfolge mit Datenpipelines: > Erhöhen Sie die DataLoader-Arbeiter (4–8 pro GPU) > Aktivieren Sie den festen Speicher > Vorab laden von Batches > Verwenden Sie verteiltes Caching > Diese Maßnahmen allein können die Auslastung über 90 % steigern.

Die Batch-Größe ist ein Auslastungsfaktor. Größere Batches = mehr Arbeit pro Zyklus und weniger Leerlaufzeit der GPU. Wenn der Speicher Sie einschränkt, erreicht die Gradientenspeicherung denselben Effekt.

Aktivieren Sie das Training mit gemischter Präzision. > FP16/BF16 reduzieren den Speicherbedarf > Erhöhen Sie den Durchsatz der Tensor-Kerne > Ermöglichen Sie größere Batch-Größen > PyTorch AMP und TensorFlow-Richtlinien machen es zu einer Einzeiler.

Profil vor der Optimierung der Architektur. > Suche nach niedriger SM-Effizienz > Ersetze ineffiziente Operationen > Verwende fusionierte Kerne (FlashAttention usw.) > Manchmal bedeutet ein Austausch = massive Beschleunigung.

Multi-GPU-Skalierung führt zu Kommunikationsüberhead. Datenparallelismus funktioniert für die meisten Modelle, Pipeline-Parallelismus hilft, wenn Modelle nicht passen, und Tensor-Parallelismus ist für Systeme an der Grenze.

Der systematische Weg zu einer Auslastung von über 90 %: > Beheben Sie Datenengpässe > Maximieren Sie die Batch-Größe > Aktivieren Sie gemischte Präzision > Reduzieren Sie die Synchronisationswartezeiten bei mehreren GPUs > Höhere Auslastung bedeutet schnellere Schulung, geringere Kosten und geringeren Energieverbrauch.

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