🧵 如何提高大型 AI 模型的 GPU 利用率 大多數團隊的 GPU 利用率仍然在 15-40% 之間，這意味著為相同的結果支付 3-5 倍的費用。將利用率從 15% 提高到 95% 可以將一週的運行時間縮短到同一天完成 ⚡️

GPU 使用率 = 您的加速器實際上有多少在工作。 低使用率意味著閒置週期、停滯的批次和浪費的金錢 💸 最大的誤解是？「我們需要更多的 GPU。」通常不是這樣。

真正的瓶頸往往在 GPU 之外。 > 數據匱乏 > CPU 預處理 > 存儲帶寬限制 > 內存綁定層 > 確定瓶頸是第一步。

數據管道是第一大利用率殺手。GPU的數據消耗速度快於存儲的交付速度，導致硬體閒置。

快速數據管道獲勝： > 增加 DataLoader 工作人員（每個 GPU 4–8） > 啟用固定內存 > 預取批次 > 使用分佈式緩存 > 僅這些就可以將利用率推高到 90% 以上。

批次大小是一個利用率乘數。較大的批次 = 每個周期的工作量更多，閒置的 GPU 時間更少。如果內存限制了你，梯度累積可以達到相同的效果。

啟用混合精度訓練。 > FP16/BF16 減少記憶體使用 > 提高張量核心吞吐量 > 允許更大的批次大小 > PyTorch AMP 和 TensorFlow 策略使其成為一行代碼。

優化架構之前的配置。 > 尋找低 SM 效率 > 替換低效的操作 > 使用融合內核（FlashAttention 等） > 有時一次交換 = 大幅加速。

多GPU擴展引入了通信開銷。數據並行適用於大多數模型，管道並行在模型無法適配時提供幫助，而張量並行則適用於前沿規模的系統。

系統化達到90%以上利用率的途徑： > 修復數據匱乏 > 最大化批次大小 > 開啟混合精度 > 減少多GPU同步等待 > 更高的利用率意味著更快的訓練、更低的成本和更低的能耗。

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