🧵 Cómo Aumentar la Utilización de Tu GPU para Modelos de IA a Gran Escala La mayoría de los equipos todavía están entrenando con una utilización de GPU del 15-40%, lo que significa pagar de 3 a 5 veces más por los mismos resultados. Pasar del 15% al 95% puede convertir una ejecución de una semana en una finalización el mismo día ⚡️

La utilización de la GPU = cuánto de tu acelerador está realmente trabajando. Una baja utilización significa ciclos inactivos, lotes detenidos y dólares desperdiciados 💸 ¿El mayor malentendido? "Necesitamos más GPUs." Generalmente no es cierto.

El verdadero cuello de botella a menudo está fuera de la GPU. > Escasez de datos > Preprocesamiento de CPU > Límites de ancho de banda de almacenamiento > Capas limitadas por memoria > Identificar el cuello de botella es el primer paso.

Los pipelines de datos son el principal asesino de la utilización. Las GPU pueden consumir datos más rápido de lo que el almacenamiento puede entregarlos, lo que lleva a hardware inactivo.

Ganancias rápidas en la canalización de datos: > Aumentar los trabajadores de DataLoader (4–8 por GPU) > Habilitar la memoria fijada > Prefetch de lotes > Usar caché distribuido > Solo estos pueden aumentar la utilización por encima del 90%.

El tamaño del lote es un multiplicador de utilización. Lotes más grandes = más trabajo por ciclo y menos tiempo de inactividad de la GPU. Si la memoria te limita, la acumulación de gradientes logra el mismo efecto.

Habilitar el entrenamiento de precisión mixta. > FP16/BF16 reduce el uso de memoria > Aumenta el rendimiento de los núcleos tensoriales > Permite tamaños de lote más grandes > Las políticas de PyTorch AMP y TensorFlow lo convierten en una línea.

Perfil antes de optimizar la arquitectura. > Buscar baja eficiencia de SM > Reemplazar operaciones ineficientes > Usar núcleos fusionados (FlashAttention, etc.) > A veces un intercambio = aceleración masiva.

La escalabilidad Multi-GPU introduce una sobrecarga de comunicación. El paralelismo de datos funciona para la mayoría de los modelos, el paralelismo de tuberías ayuda cuando los modelos no caben, y el paralelismo de tensores es para sistemas de escala fronteriza.

El camino sistemático hacia una utilización del 90% o más: > Solucionar la falta de datos > Maximizar el tamaño del lote > Activar la precisión mixta > Reducir las esperas de sincronización en múltiples GPU > Una mayor utilización significa un entrenamiento más rápido, menor costo y menor consumo de energía.

Consulta el blog completo aquí