🧵 Como Aumentar a Utilização da Sua GPU para Modelos de IA em Grande Escala A maioria das equipas ainda está a treinar com uma utilização de GPU de 15-40%, o que significa pagar de 3 a 5 vezes mais pelos mesmos resultados. Passar de 15% para 95% pode transformar uma execução de uma semana em uma conclusão no mesmo dia ⚡️

Utilização da GPU = quanto do seu acelerador está realmente a trabalhar. Baixa utilização significa ciclos ociosos, lotes parados e dólares desperdiçados 💸 A maior concepção errada? "Precisamos de mais GPUs." Normalmente não é verdade.

O verdadeiro gargalo está muitas vezes fora da GPU. > Fome de dados > Pré-processamento da CPU > Limites de largura de banda de armazenamento > Camadas limitadas por memória > Identificar o gargalo é o primeiro passo.

Os pipelines de dados são o maior assassino de utilização. As GPUs podem consumir dados mais rapidamente do que o armazenamento consegue entregá-los, levando a hardware ocioso.

Vitórias rápidas na pipeline de dados: > Aumentar o número de trabalhadores do DataLoader (4–8 por GPU) > Ativar memória fixada > Pré-carregar lotes > Usar cache distribuído > Apenas estas medidas podem aumentar a utilização acima de 90%.

O tamanho do lote é um multiplicador de utilização. Lotes maiores = mais trabalho por ciclo e menos tempo ocioso da GPU. Se a memória for um limite, a acumulação de gradientes alcança o mesmo efeito.

Ativar o treinamento de precisão mista. > FP16/BF16 reduzem o uso de memória > Aumentam o rendimento dos núcleos de tensor > Permitem tamanhos de lote maiores > Políticas do PyTorch AMP e TensorFlow tornam isso uma linha de código.

Perfil antes de otimizar a arquitetura. > Procure por baixa eficiência de SM > Substitua operações ineficientes > Use núcleos fundidos (FlashAttention, etc.) > Às vezes, uma troca = aumento massivo de velocidade.

A escalabilidade Multi-GPU introduz sobrecarga de comunicação. A paralelização de dados funciona para a maioria dos modelos, a paralelização em pipeline ajuda quando os modelos não cabem, e a paralelização de tensores é para sistemas de escala de fronteira.

O caminho sistemático para uma utilização de 90% ou mais: > Corrigir a escassez de dados > Maximizar o tamanho do lote > Ativar precisão mista > Reduzir os tempos de espera de sincronização em múltiplas GPUs > Uma maior utilização significa um treinamento mais rápido, custos mais baixos e menor consumo de energia.

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