🧵 Kuinka lisätä GPU:n käyttöä suurissa tekoälymalleissa Useimmat tiimit harjoittelevat edelleen 15–40 % GPU:n käyttöasteella, mikä tarkoittaa 3–5 kertaa enemmän maksamista samoista tuloksista. Nousu 15 %:sta 95 %:iin voi muuttaa viikon mittaisen juoksun saman päivän maaliksi ⚡️

GPU:n käyttöaste = kuinka suuri osa kiihdyttimestäsi oikeasti toimii. Alhainen käyttöaste tarkoittaa lepokäyttöisiä syklejä, pysähtyneitä erejä ja hukkaan menneitä 💸 dollareita Suurin väärinkäsitys? "Tarvitsemme lisää GPU:ta." Yleensä ei pidä paikkaansa.

Todellinen pullonkaula on usein näytönohjaimen ulkopuolella. > Datan nälkiintyminen > CPU:n esikäsittely > Tallennuskaistanleveyden rajoitukset > Muistiin sidotut kerrokset > Pullonkaulan tunnistaminen on ensimmäinen askel.

Dataputket ovat #1 käyttöasteen tappaja. GPU:t voivat kuluttaa dataa nopeammin kuin tallennus pystyy toimittamaan, mikä johtaa laitteiston tyhjäkäyntiin.

Nopeat dataputken voitot: > Lisää DataLoader-työntekijöitä (4–8 per GPU) > Ota kiinnitetty muisti käyttöön > Prefetch-erät > Käytä hajautettua välimuistia > Nämä yksinään voivat nostaa käyttöasteen yli 90 %:n.

Eräkoko on käyttöasteen kertoimi. Suuremmat erät = enemmän työtä per syklin ja vähemmän GPU:n lepotilasaikaa. Jos muisti rajoittaa, gradientin kertyminen saavuttaa saman vaikutuksen.

Ota käyttöön seka-täsmäkoulutus. > FP16/BF16 vähentävät muistin käyttöä > Lisää tensoriytimen läpimenoa > Salli suuremmat erät > PyTorchin AMP- ja TensorFlow-politiikat tekevät siitä yhden lauseen.

Profiili ennen arkkitehtuurin optimointia. > Etsi matalaa SM-tehokkuutta > Korvaa tehottomat operaatiot > Käytä fuusioituja ytimiä (FlashAttention jne.) > Joskus yksi vaihto = valtava nopeutuminen.

Moni-GPU-skaalaus aiheuttaa viestintäkuormaa. Dataparallelismi toimii useimmissa malleissa, putkistojen rinnakkaisuus auttaa, kun mallit eivät sovi yhteen, ja tensor-parallelismi on rajaseudun skaalojen järjestelmissä.

Systemaattinen polku 90%+ käyttökauteen: > Korjaa datan nälkä > Maksimoi erän koko > Kytke päälle sekoitettu tarkkuus > Vähennä moni-GPU-synkronointiodotuksia > Korkeampi käyttöaste tarkoittaa nopeampaa koulutusta, alhaisempia kustannuksia ja pienempää energiankulutusta.

Katso koko blogi täältä