🧵 Cómo aumentar la utilización de tu GPU para modelos de IA a gran escala La mayoría de los equipos siguen entrenando con un 15-40% de utilización de la GPU, lo que significa pagar 3-5 veces más por los mismos resultados. Pasar del 15% al 95% puede convertir una racha de una semana en un final ⚡️ el mismo día

Utilización de la GPU = cuánto de tu acelerador está realmente haciendo trabajo. Una baja utilización significa ciclos de inactividad, lotes paralizados y dinero 💸 desperdiciado ¿El mayor malentendido? "Necesitamos más GPUs." Normalmente no es cierto.

El verdadero cuello de botella suele estar fuera de la GPU. > Falta de datos > Preprocesamiento de CPU > Límites de ancho de banda de almacenamiento > Capas limitadas a memoria > Identificar el cuello de botella es el primer paso.

Las canalizaciones de datos son el #1 asesino de utilización. Las GPUs pueden consumir datos más rápido de lo que el almacenamiento puede entregarlos, lo que lleva a hardware inactivo.

Gana la cadena rápida de datos: > Aumentar los trabajadores de DataLoader (4–8 por GPU) > Habilitar la memoria fijada > Lotes de prelectura > Uso de caché distribuida > Solo estas pueden elevar la utilización por encima del 90%.

El tamaño del lote es un multiplicador de utilización. Batches más grandes significan más trabajo por ciclo y menos tiempo de inactividad en la GPU. Si la memoria te limita, la acumulación de gradiente consigue el mismo efecto.

Permitir entrenamiento de precisión mixto. > FP16/BF16 reducen el uso de memoria > Aumentar el rendimiento del núcleo tensorial > Permitir lotes más grandes > políticas de PyTorch AMP y TensorFlow lo convierten en una frase sencilla.

Perfil antes de optimizar la arquitectura. > Busca baja eficiencia de gestión de servicios > Sustituir operaciones ineficientes > Usar núcleos fusionados (FlashAttention, etc.) > A veces un solo cambio = aceleración masiva.

El escalado multi-GPU introduce sobrecarga de comunicación. El paralelismo de datos funciona para la mayoría de los modelos, el paralelismo de pipeline ayuda cuando los modelos no encajan, y el paralelismo tensorial es para sistemas a escala de frontera.

El camino sistemático hacia una utilización del 90%+: > Reparar la falta de datos > Maximizar el tamaño del lote > Activar la precisión mixta > Reducir las esperas de sincronización entre múltiples GPU > Una mayor utilización significa formación más rápida, menor coste y menor consumo de energía.

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