Model eğitiminde GPU'yu tam kapasite kullanmak, hem süreyi hem de maliyeti doğrudan etkiler. Çoğu zaman darboğaz GPU değil, veri hattı (data pipeline) olur.
Veri Hattını Tıkamayın
- Veriyi NVMe yerel diskten okuyun, ağ üzerinden değil
- DataLoader worker sayısını CPU çekirdeklerine göre ayarlayın
- Mixed precision (FP16/BF16) ile bellek ve hızdan kazanın
- Gradient accumulation ile efektif batch boyutunu artırın
Çok GPU'lu eğitimde NVLink ve InfiniBand bant genişliği kritik. OxeLath H100 SXM kümelerinde bu bağlantılar hazır gelir, böylece ölçeklerken iletişim darboğazı yaşamazsınız.
