🧵 Come aumentare l'utilizzo della GPU per modelli AI su larga scala La maggior parte dei team sta ancora addestrando con un utilizzo della GPU del 15-40%, il che significa pagare 3-5 volte di più per gli stessi risultati. Passare dal 15% al 95% può trasformare un'esecuzione di una settimana in un completamento nello stesso giorno ⚡️

Utilizzo della GPU = quanto del tuo acceleratore sta effettivamente lavorando. Basso utilizzo significa cicli inattivi, batch bloccati e dollari sprecati 💸 Il più grande fraintendimento? "Abbiamo bisogno di più GPU." Di solito non è vero.

Il vero collo di bottiglia è spesso al di fuori della GPU. > Fame di dati > Preprocessing della CPU > Limiti di larghezza di banda dello storage > Strati vincolati dalla memoria > Identificare il collo di bottiglia è il primo passo.

I data pipeline sono il killer numero 1 dell'utilizzo. Le GPU possono consumare dati più velocemente di quanto lo storage possa fornirli, portando a hardware inattivo.

Vittorie rapide nella pipeline dei dati: > Aumenta i lavoratori di DataLoader (4–8 per GPU) > Abilita la memoria bloccata > Prefetch dei batch > Usa la cache distribuita > Solo queste possono spingere l'utilizzo oltre il 90%.

La dimensione del batch è un moltiplicatore di utilizzo. Batch più grandi = più lavoro per ciclo e meno tempo di inattività della GPU. Se la memoria ti limita, l'accumulo dei gradienti ottiene lo stesso effetto.

Abilita l'addestramento a precisione mista. > FP16/BF16 riducono l'uso della memoria > Aumentano il throughput dei core tensor > Consentono dimensioni di batch più grandi > Le politiche di PyTorch AMP e TensorFlow lo rendono una riga di codice.

Profilo prima di ottimizzare l'architettura. > Cerca bassa efficienza SM > Sostituisci operazioni inefficienti > Usa kernel fusi (FlashAttention, ecc.) > A volte uno scambio = enorme accelerazione.

La scalabilità Multi-GPU introduce un sovraccarico di comunicazione. Il parallelismo dei dati funziona per la maggior parte dei modelli, il parallelismo a pipeline aiuta quando i modelli non si adattano, e il parallelismo dei tensori è per sistemi di scala avanzata.

Il percorso sistematico per un utilizzo del 90% o più: > Risolvere la scarsità di dati > Massimizzare la dimensione del batch > Attivare la precisione mista > Ridurre i tempi di attesa per la sincronizzazione multi-GPU > Un utilizzo più elevato significa un addestramento più veloce, costi inferiori e un minor consumo energetico.

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