🧵 大規模AIモデルのGPU利用率を高める方法 ほとんどのチームは依然としてGPU使用率15〜40%でトレーニングしており、同じ結果を得るために3〜5倍の費用を支払うことになります。15%から95%に減ると、1週間のランが同日完走⚡️に変わることもあります

GPU利用率=アクセラレータのどれだけの部分が実際に作業をしているか。 利用率が低いと、アイドルサイクル、停滞したバッチ、無駄な資金💸が発生します 最大の誤解は?「もっとGPUが必要だ。」たいていはそうではありません。

本当のボトルネックはGPUの外側にあることが多いです。 > データ飢餓 > CPU前処理 > ストレージ帯域幅の制限 > メモリバウンド層 > まずはボトルネックを特定することが第一歩です。

データパイプラインは#1の利用率を殺す原因です。GPUはストレージよりも速くデータを消費できるため、アイドル状態のハードウェアが発生します。

迅速なデータパイプラインの勝利: > DataLoaderワーカー数の増加(GPUあたり4〜8人) > ピン留めメモリを有効にする > プリフェッチバッチ > 分散キャッシュの使用 > これらだけで利用率を90%以上に押し上げることができます。

バッチサイズは利用率の倍率です。バッチが大きいほど、1サイクルあたりの作業量が増え、アイドル状態のGPU時間が短くなります。メモリが制限される場合、グラデーションの蓄積も同じ効果を得ます。

混合精密訓練を有効にしてください。 > FP16/BF16 メモリ使用量を削減します > テンソルコアスループットの向上 > より大きなバッチサイズを許可する >PyTorch AMPやTensorFlowのポリシーで一言だけ使えます。

アーキテクチャを最適化する前にプロファイルを作成しましょう。 > SM効率が低い場合を探す > 非効率なオペレーションを置き換える > フューズドカーネル(FlashAttentionなど)を使用 > 時には1回の交換=大幅なスピードアップです。

マルチGPUスケーリングは通信のオーバーヘッドをもたらします。データ並列性はほとんどのモデルで機能し、パイプライン並列性はモデルが合わない時に役立ちます。テンソル並列性はフロンティアスケールのシステム向けです。

90%+利用率への体系的な道筋: > データ飢餓を修正する > バッチサイズの最大化 > 混合精度をオンにする > マルチGPU同期待ち時間を減らす > 利用率が高いことは、より速いトレーニング、低コスト、そしてエネルギー消費の低減を意味します。

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