🧵 Cara Meningkatkan Pemanfaatan GPU Anda untuk Model AI Skala Besar Sebagian besar tim masih berlatih dengan pemanfaatan GPU 15-40%, yang berarti membayar 3-5x lebih banyak untuk hasil yang sama. Beralih dari 15% menjadi 95% dapat mengubah lari selama seminggu menjadi akhir ⚡️ di hari yang sama

Pemanfaatan GPU = berapa banyak akselerator Anda yang benar-benar bekerja. Pemanfaatan rendah berarti siklus idle, batch yang terhenti, dan dolar 💸 yang terbuang Kesalahpahaman terbesar? "Kami membutuhkan lebih banyak GPU." Biasanya tidak benar.

Kemacetan sebenarnya seringkali berada di luar GPU. > Kelaparan data > Pra-pemrosesan CPU > Batas bandwidth penyimpanan > Lapisan terikat memori > Mengidentifikasi kemacetan adalah langkah pertama.

Alur data adalah pembunuh pemanfaatan #1. GPU dapat mengonsumsi data lebih cepat daripada penyimpanan yang dapat mengirimkannya, yang menyebabkan perangkat keras menganggur.

Alur data cepat menang: > Meningkatkan pekerja DataLoader (4–8 per GPU) > Mengaktifkan memori yang disematkan > Batch Prefetch > Gunakan caching terdistribusi > Ini saja dapat mendorong pemanfaatan di atas 90%.

Ukuran batch adalah pengganda pemanfaatan. Batch yang lebih besar = lebih banyak pekerjaan per siklus dan lebih sedikit waktu GPU idle. Jika memori membatasi Anda, akumulasi gradien mencapai efek yang sama.

Aktifkan pelatihan presisi campuran. > FP16/BF16 mengurangi penggunaan memori > Meningkatkan throughput inti tensor > Izinkan ukuran batch yang lebih besar > kebijakan PyTorch AMP dan TensorFlow menjadikannya satu baris.

Profil sebelum mengoptimalkan arsitektur. > Cari efisiensi SM yang rendah > Mengganti operasi yang tidak efisien > Gunakan kernel yang menyatu (FlashAttention, dll.) > Terkadang satu pertukaran = percepatan besar.

Penskalaan multi-GPU memperkenalkan overhead komunikasi. Paralelisme data berfungsi untuk sebagian besar model, paralelisme alur membantu ketika model tidak cocok, dan paralelisme tensor untuk sistem skala perbatasan.

Jalur sistematis menuju pemanfaatan 90%+: > Perbaiki kelaparan data > Maksimalkan ukuran batch > Nyalakan presisi campuran > Kurangi penantian sinkronisasi multi-GPU > Pemanfaatan yang lebih tinggi berarti pelatihan yang lebih cepat, biaya lebih rendah, dan penggunaan energi yang lebih rendah.

Lihat blog lengkapnya di sini