Les latences d’accès aux données peuvent réduire l’utilisation du GPU
Alors que le coût de l’entraînement IA est déterminé par le temps d’utilisation du GPU, les goulots d’étranglement venant des performances du stockage pourraient gaspiller plus de 40 % de votre temps de calcul.
1. Le coût caché de la pile TCP
Chaque fois que données est lu, le CPU est occupé à traiter les paquets TCP et à effectuer des changements de contexte. Bien que cela n’apporte rien aux calculs IA, cela consomme secrètement jusqu’à 99 % des ressources CPU.
2. 4–6 cycles de copies mémoire inutiles
Avec le NFS traditionnel, données est copié entre le noyau et l’espace utilisateur 4 à 6 fois avant d’atteindre le GPU, et chaque microseconde de latence supplémentaire entraîne une perte de puissance de calcul.
3. Pertes réelles dues à l’inactivité du GPU
Par exemple, dans un cluster 8×H100, les coûts cloud dépassent 24 $ US par heure. Si l’utilisation du GPU tombe à 60 % a cause des faibles performances du stockage, environ 10 $ US par heure sont complètement perdus.
