🧵 Comment augmenter l'utilisation de votre GPU pour des modèles d'IA à grande échelle La plupart des équipes s'entraînent encore à 15-40% d'utilisation du GPU, ce qui signifie payer 3-5 fois plus pour les mêmes résultats. Passer de 15% à 95% peut transformer une exécution d'une semaine en une finition le même jour ⚡️

L'utilisation du GPU = combien de votre accélérateur est réellement en train de travailler. Une faible utilisation signifie des cycles inactifs, des lots bloqués et des dollars gaspillés 💸 La plus grande idée reçue ? "Nous avons besoin de plus de GPU." Ce n'est généralement pas vrai.

Le véritable goulot d'étranglement se trouve souvent en dehors du GPU. > Pénurie de données > Prétraitement par le CPU > Limites de bande passante de stockage > Couches liées à la mémoire > Identifier le goulot d'étranglement est la première étape.

Les pipelines de données sont le principal facteur de perte d'utilisation. Les GPU peuvent consommer des données plus rapidement que le stockage ne peut les fournir, ce qui entraîne un matériel inactif.

Gains rapides dans les pipelines de données : > Augmenter le nombre de travailleurs DataLoader (4–8 par GPU) > Activer la mémoire épinglée > Précharger les lots > Utiliser le cache distribué > Rien que cela peut faire grimper l'utilisation au-dessus de 90%.

La taille de lot est un multiplicateur d'utilisation. Des lots plus grands = plus de travail par cycle et moins de temps GPU inactif. Si la mémoire vous limite, l'accumulation de gradients atteint le même effet.

Activez l'entraînement en précision mixte. > FP16/BF16 réduit l'utilisation de la mémoire > Augmente le débit des cœurs tensoriels > Permet des tailles de lot plus grandes > Les politiques PyTorch AMP et TensorFlow en font une ligne.

Profil avant d'optimiser l'architecture. > Recherchez une faible efficacité SM > Remplacez les opérations inefficaces > Utilisez des noyaux fusionnés (FlashAttention, etc.) > Parfois, un seul échange = un gain de vitesse massif.

Le scaling Multi-GPU introduit une surcharge de communication. Le parallélisme des données fonctionne pour la plupart des modèles, le parallélisme en pipeline aide lorsque les modèles ne tiennent pas, et le parallélisme tensoriel est destiné aux systèmes à l'échelle de la frontière.

Le chemin systématique vers une utilisation de 90 % ou plus : > Corriger la famine de données > Maximiser la taille des lots > Activer la précision mixte > Réduire les temps d'attente de synchronisation multi-GPU > Une utilisation plus élevée signifie un entraînement plus rapide, des coûts réduits et une consommation d'énergie moindre.

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