Su GPU podría estar perdiendo tiempo esperando a datos
Aunque el coste del entrenamiento de IA viene determinado por el tiempo de uso de la GPU, los cuellos de botella de E/S de Almacenamiento podrían estar desperdiciando más del 40 % de su tiempo de cálculo.
1. El coste oculto de la pila TCP
Cada vez que se lee datos, la CPU se ocupa de procesar paquetes TCP y cambios de contexto. Aunque esto no contribuye a los cálculos de IA, consume en secreto hasta el 99 % de los recursos de la CPU.
2. 4–6 rondas de copias de memoria desperdiciadas
Con NFS tradicional, datos se copia entre el kernel y el espacio de usuario de 4 a 6 veces antes de llegar a la GPU, y cada microsegundo adicional de latencia supone una pérdida de potencia de cálculo.
3. Pérdidas reales por tiempo de inactividad de la GPU
Por ejemplo, en un clúster de 8×H100, los costes en la nube superan los 24 USD por hora. Si la utilización de la GPU cae al 60 % mientras espera a datos, aproximadamente 10 USD por hora se desperdician por completo.
