随着大模型训练的兴起，显卡作为算力核心，其利用率成为影响训练效率的关键因素。本文将深入探讨显卡利用率之谜，并提供五大秘诀以提升效率。
一、显卡利用率评估方法
1.1 Flops 比值法
采用Nvidia可参考的显卡峰值计算速度进行计算，公式如下： [ \text{GPU 利用率} = \frac{\text{实测的Flops}}{\text{显卡理论上的峰值Flops}} ] 实测的Flops可以直接用 DeepSpeed Flops Profiler 直接得到。
1.2 Throughout 估计法
根据论文中的训练速度或者吞吐量进行计算，公式如下： [ \text{GPU 利用率} = \frac{\text{实际吞吐量}}{\text{论文中的吞吐量}} ] 实际吞吐量可以通过记录训练时处理样本速度来计算。
1.3 Torch Profiler 分析法
利用torch profiler 记录各个函数的时间，将结果在tensorboard上展示，分析gpu kenel视图下的数据。
二、提升显卡利用率的五大秘诀
2.1 优化模型结构
通过减少模型参数、使用更高效的层和优化网络结构来降低计算复杂度。
2.2 显存管理
合理分配显存使用，避免显存不足导致的性能下降。
2.3 算法优化
采用高效的算法和技巧，如稀疏训练、梯度累积等，减少计算量和内存占用。
2.4 资源调度
使用智能资源调度算法，实现任务优先级动态调整与碎片化资源整合。
2.5 GPU加速
利用GPU加速库，如TensorFlow、PyTorch等，提高计算速度。
三、总结
通过以上方法，可以有效提升大模型训练中的显卡利用率，从而提高训练效率。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化，以达到最佳效果。