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 E/S 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 % en attendant données, environ 10 $ US par heure sont complètement gaspillés.
