Sua GPU pode estar perdendo tempo esperando por dados
Embora o custo do treinamento de IA seja determinado pelo tempo de uso da GPU, gargalos de I/O de armazenamento podem desperdiçar mais de 40% do seu tempo de computação.
1. O custo oculto da pilha TCP
Toda vez que os dados são lidos, a CPU fica ocupada processando pacotes TCP e alternando contextos. Embora isso não contribua para os cálculos de IA, consome secretamente até 99% dos recursos da CPU.
2. 4–6 rodadas de cópias de memória desperdiçadas
Com o NFS tradicional, os dados são copiados entre o kernel e o espaço do usuário de 4 a 6 vezes antes de chegar à GPU, e cada 1 microssegundo de latência adicional resulta em perda de poder computacional.
3. Perdas reais devido ao tempo ocioso da GPU
Por exemplo, em um cluster de 8×H100, os custos em nuvem superam US$24 por hora. Se a utilização da GPU cair para 60% enquanto aguarda dados, aproximadamente US$10 por hora são completamente desperdiçados.
