🧵 Як збільшити використання GPU для великих моделей ШІ Більшість команд досі тренуються з використанням GPU 15-40%, що означає платити в 3-5 разів більше за ті ж результати. Підвищення з 15% до 95% може перетворити тижневий забіг на фініш ⚡️ у той же день

Завантаження GPU = скільки вашого акселератора фактично виконує роботу. Низьке використання означає періоди простою, зупинки партій і марну трату грошей 💸 Найбільше непорозуміння? "Нам потрібно більше GPU." Зазвичай це не так.

Справжнє вузьке місце часто знаходиться поза GPU. > Голод до даних > попередня обробка процесора > Обмеження пропускної здатності зберігання > Шари, обмежені пам'яттю > Визначення вузького місця — це перший крок.

Конвеєри даних — це #1 вбивця використання даних. GPU можуть споживати дані швидше, ніж зберігання даних, що призводить до простою апаратного забезпечення.

Швидка передача даних виграє: > Збільшення кількості працівників DataLoader (4–8 на GPU) > Увімкнути закріплену пам'ять > Партії Prefetch > Використання розподіленого кешування > Саме це може підвищити рівень використання понад 90%.

Розмір пакету — це множник використання. Більші партії = більше роботи за цикл і менше часу простою GPU. Якщо пам'ять вас обмежує, накопичення градієнтів дає той самий ефект.

Увімкніть змішане точне тренування. > FP16/BF16 зменшують використання пам'яті > Збільшити пропускну здатність тензорних сердечників > Дозволити більші партії > політики PyTorch AMP та TensorFlow роблять це однорядковим.

Профілюйте перед оптимізацією архітектури. > Шукайте низьку ефективність SM > Замінити неефективні операції > Використовуйте злиті ядра (FlashAttention тощо) > Іноді одна заміна = величезне прискорення.

Багатографічне масштабування створює накладні витрати на комунікацію. Паралелізм даних працює для більшості моделей, конвеєрний паралелізм допомагає, коли моделі не підходять, а тензорний паралелізм — для систем фронтирного масштабу.

Систематичний шлях до використання 90%+: > Виправити голод у даних > Максимізувати розмір партії > Увімкніть змішану точність > Зменшити очікування синхронізації між мульти-GPU > Вищий рівень використання означає швидше навчання, нижчу вартість і менше енергоспоживання.

Перегляньте повний блог тут