Ihre GPU könnte Zeit verschwenden, während sie auf Daten wartet
Während die Kosten für KI-Training durch die GPU-Laufzeit bestimmt werden, könnten Speicher-I/O-Engpässe mehr als 40% Ihrer Rechenzeit verschwenden.
1. Die versteckten Kosten des TCP-Stacks
Jedes Mal, wenn Daten gelesen werden, ist die CPU mit der Verarbeitung von TCP-Paketen und Kontextwechseln beschäftigt. Obwohl dies nichts zur KI-Berechnung beiträgt, verbraucht es heimlich bis zu 99% der CPU-Ressourcen.
2. 4–6 Runden unnötiger Speicher-Kopien
Bei traditionellem NFS werden Daten zwischen Kernel und User Space 4–6 Mal kopiert, bevor sie die GPU erreichen, und jede zusätzliche Mikrosekunde Latenz führt zu verlorener Rechenleistung.
3. Reale Verluste durch GPU-Leerlaufzeiten
Zum Beispiel übersteigen die Cloud-Kosten in einem 8×H100-Cluster US$24 pro Stunde. Wenn die GPU-Auslastung auf 60% sinkt, während sie auf Daten wartet, werden etwa US$10 pro Stunde komplett verschwendet.
