🧵 Hvordan øke GPU-utnyttelsen for storskala AI-modeller De fleste team trener fortsatt med 15-40 % GPU-utnyttelse, noe som betyr at man betaler 3-5 ganger mer for samme resultat. Å gå fra 15 % til 95 % kan gjøre en ukelang løpetur til en avslutning ⚡️ samme dag

GPU-utnyttelse = hvor mye av akseleratoren din som faktisk jobber. Lav utnyttelse betyr ledige sykluser, stansede partier og bortkastede penger 💸 Den største misforståelsen? "Vi trenger flere GPU-er." Vanligvis ikke sant.

Den virkelige flaskehalsen er ofte utenfor GPU-en. > Datasult > CPU-forbehandling > Lagringsbåndbreddebegrensninger > Minnebundne lag > Å identifisere flaskehalsen er første steg.

Datapipelines er den største utnyttelsesdøden. GPU-er kan konsumere data raskere enn lagring kan levere dem, noe som fører til inaktiv maskinvare.

Raske gevinster for datapipeline: > Øk DataLoader-arbeiderne (4–8 per GPU) > Aktiver festet minne > Prefetch-batcher > Bruk distribuert caching > Disse alene kan presse utnyttelsen over 90 %.

Batchstørrelse er en utnyttelsesmultiplikator. Større batcher = mer arbeid per syklus og mindre inaktiv GPU-tid. Hvis hukommelsen begrenser deg, gir gradientakkumulering samme effekt.

Muliggjør trening med blandet presisjon. > FP16/BF16 reduserer minnebruket > Øk gjennomstrømningen av tensorkjernen > Tillat større batchstørrelser > PyTorch AMP- og TensorFlow-policyene gjør det til en one-liner.

Profiler før du optimaliserer arkitekturen. > Se etter lav SM-effektivitet > Erstatte ineffektive operasjoner > Bruk fusjonerte kjerner (FlashAttention, osv.) > Noen ganger én bytte = massiv hastighetsøkning.

Multi-GPU-skalering introduserer kommunikasjonsoverhead. Dataparallellisme fungerer for de fleste modeller, pipeline-parallellisme hjelper når modeller ikke passer, og tensor-parallelisme er for systemer i grenseskala.

Den systematiske veien til 90%+ utnyttelse: > Fiks datamangelen > Maksimer batchstørrelsen > Slå på blandet presisjon > Reduser ventetiden for multi-GPU-synkronisering > Høyere utnyttelse betyr raskere opplæring, lavere kostnader og lavere energibruk.

Sjekk ut hele bloggen her