🧵 Jak zwiększyć wykorzystanie GPU dla dużych modeli AI Większość zespołów nadal trenuje z wykorzystaniem GPU na poziomie 15-40%, co oznacza płacenie 3-5 razy więcej za te same wyniki. Przejście z 15% do 95% może przekształcić tygodniowy czas działania w zakończenie tego samego dnia ⚡️

Wykorzystanie GPU = ile z Twojego akceleratora faktycznie wykonuje pracę. Niskie wykorzystanie oznacza bezczynne cykle, zablokowane partie i zmarnowane dolary 💸 Największe nieporozumienie? „Potrzebujemy więcej GPU.” Zwykle to nieprawda.

Prawdziwym wąskim gardłem często jest coś poza GPU. > Głodzenie danych > Wstępne przetwarzanie przez CPU > Ograniczenia przepustowości pamięci > Warstwy ograniczone pamięcią > Identyfikacja wąskiego gardła to pierwszy krok.

Pipelines danych są największym zabójcą wykorzystania. GPU mogą przetwarzać dane szybciej, niż pamięć masowa może je dostarczyć, co prowadzi do bezczynności sprzętu.

Szybkie zwycięstwa w zakresie przetwarzania danych: > Zwiększ liczbę pracowników DataLoader (4–8 na GPU) > Włącz pamięć przypiętą > Prefetchuj partie > Użyj rozproszonego buforowania > Te działania mogą zwiększyć wykorzystanie powyżej 90%.

Rozmiar partii to mnożnik wykorzystania. Większe partie = więcej pracy na cykl i mniej czasu bezczynności GPU. Jeśli pamięć cię ogranicza, akumulacja gradientów osiąga ten sam efekt.

Włącz trening z mieszanym precyzjonowaniem. > FP16/BF16 zmniejsza zużycie pamięci > Zwiększa przepustowość rdzeni tensorowych > Umożliwia większe rozmiary partii > Polityki PyTorch AMP i TensorFlow sprawiają, że to jedno polecenie.

Profil przed optymalizacją architektury. > Szukaj niskiej efektywności SM > Zastąp nieefektywne operacje > Użyj scalonych rdzeni (FlashAttention itp.) > Czasami jedna zamiana = ogromne przyspieszenie.

Skalowanie z użyciem wielu GPU wprowadza narzut komunikacyjny. Równoległość danych działa w przypadku większości modeli, równoległość potokowa pomaga, gdy modele nie mieszczą się w pamięci, a równoległość tensorowa jest przeznaczona dla systemów na granicy wydajności.

Systematyczna droga do wykorzystania na poziomie 90%+ > Napraw głód danych > Zmaksymalizuj rozmiar partii > Włącz mieszane precyzje > Zmniejsz czas synchronizacji multi-GPU > Wyższe wykorzystanie oznacza szybsze szkolenie, niższe koszty i mniejsze zużycie energii.

Sprawdź pełnego bloga tutaj