GPU'larınız Veri Beklerken Zaman Kaybediyor Olabilir
Yapay zeka eğitim maliyetleri GPU çalışma süresine göre belirlenirken, depolama G/Ç darboğazları işlem sürenizin %40'ından fazlasını boşa harcıyor olabilir.
1. TCP Yığınının Gizli Maliyeti
Veri her okunduğunda işlemci, TCP paketlerini işlemek ve bağlam değiştirmekle (context switching) meşgul olur. Bu durum yapay zeka hesaplamalarına hiçbir katkı sağlamadığı halde CPU kaynaklarının %99'una kadarını gizlice tüketir.
2. Gereksiz 4–6 Bellek Kopyalama Adımı
Geleneksel NFS ile veri, GPU'ya ulaşmadan önce çekirdek (kernel) ve kullanıcı alanı arasında 4 ila 6 kez kopyalanır. Eklenen her 1 mikro saniyelik gecikme, işlem gücü kaybına yol açar.
3. GPU Boşta Kalma Süresinden Kaynaklanan Gerçek Kayıplar
Örneğin, 8×H100 GPU kümesinde bulut maliyetleri saatte 24 ABD Dolarını aşar. Veri bekleme nedeniyle GPU kullanımı %60'a düşerse, saatte yaklaşık 10 ABD Doları tamamen boşa gitmiş olur.