🧵 Cách Tăng Cường Sử Dụng GPU của Bạn cho Các Mô Hình AI Quy Mô Lớn Hầu hết các nhóm vẫn đang đào tạo với mức sử dụng GPU từ 15-40%, điều này có nghĩa là phải trả 3-5 lần nhiều hơn cho cùng một kết quả. Việc tăng từ 15% lên 95% có thể biến một quá trình kéo dài một tuần thành hoàn thành trong cùng một ngày ⚡️

Sử dụng GPU = mức độ mà bộ tăng tốc của bạn thực sự đang làm việc. Sử dụng thấp có nghĩa là chu kỳ nhàn rỗi, các lô bị tắc và lãng phí tiền bạc 💸 Hiểu lầm lớn nhất? "Chúng ta cần nhiều GPU hơn." Thường thì không đúng.

Nút thắt thực sự thường nằm ngoài GPU. > Thiếu dữ liệu > Tiền xử lý CPU > Giới hạn băng thông lưu trữ > Các lớp bị giới hạn bộ nhớ > Xác định nút thắt là bước đầu tiên.

Các pipeline dữ liệu là nguyên nhân hàng đầu gây lãng phí tài nguyên. GPU có thể tiêu thụ dữ liệu nhanh hơn tốc độ mà bộ nhớ có thể cung cấp, dẫn đến phần cứng bị nhàn rỗi.

Những chiến thắng nhanh chóng trong pipeline dữ liệu: > Tăng số lượng worker DataLoader (4–8 mỗi GPU) > Bật bộ nhớ pinned > Tiền lấy các lô dữ liệu > Sử dụng bộ nhớ cache phân tán > Chỉ riêng những điều này có thể đẩy mức sử dụng lên trên 90%.

Kích thước lô là một yếu tố nhân suất. Lô lớn hơn = nhiều công việc hơn mỗi chu kỳ và ít thời gian GPU nhàn rỗi hơn. Nếu bộ nhớ hạn chế bạn, tích lũy gradient đạt được hiệu ứng tương tự.

Bật chế độ đào tạo độ chính xác hỗn hợp. > FP16/BF16 giảm sử dụng bộ nhớ > Tăng thông lượng lõi tensor > Cho phép kích thước lô lớn hơn > Chính sách PyTorch AMP và TensorFlow làm cho nó trở thành một dòng lệnh.

Hồ sơ trước khi tối ưu hóa kiến trúc. > Tìm kiếm hiệu suất SM thấp > Thay thế các phép toán không hiệu quả > Sử dụng các kernel hợp nhất (FlashAttention, v.v.) > Đôi khi một sự hoán đổi = tăng tốc độ đáng kể.

Mở rộng Multi-GPU tạo ra chi phí giao tiếp. Tính song song dữ liệu hoạt động cho hầu hết các mô hình, tính song song pipeline giúp khi các mô hình không vừa, và tính song song tensor dành cho các hệ thống quy mô biên.

Con đường hệ thống để đạt 90%+ công suất sử dụng: > Khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu > Tối đa hóa kích thước lô > Bật chế độ chính xác hỗn hợp > Giảm thời gian đồng bộ đa GPU > Công suất sử dụng cao hơn có nghĩa là đào tạo nhanh hơn, chi phí thấp hơn và tiêu thụ năng lượng thấp hơn.

Xem toàn bộ blog tại đây