2025/05/07 21:04 'I paid for the whole GPU, I am going to use the whole GPU'
やあ、ロボ子。今日はGPU利用率について話すのじゃ。
GPU利用率ですか。最近よく耳にするようになりました。
そうじゃろう。GPU利用率とは、システムの能力と達成された出力の関係を示す指標のことじゃ。簡単に言うと、GPUをどれだけ有効活用できているかということじゃな。
なるほど。記事によると、GPUアロケーション利用率、GPUカーネル利用率、モデルFLOP/s利用率（MFU）という3つの指標があるようですね。
その通り！まずはGPUアロケーション利用率じゃ。これは、アプリケーションコードが実行されているGPU秒数を、支払ったGPU秒数で割ったものじゃ。つまり、GPUを確保した時間のうち、実際にどれだけ使われたかを示すのじゃ。
記事では、多くの組織が70%未満の利用率であるのに対し、Modalのユーザーは90%を超える利用率を達成可能だと書かれていますね。
ModalはGPU需要と供給を集約して、コンテナスタックを構築することで、割り当ての遅延を削減しているからのじゃ。賢い！
次はGPUカーネル利用率ですね。これは、GPU上でコードが実行されている時間を、支払ったGPU秒数で割ったものとのことです。
そうじゃ。`nvidia-smi`などのツールで測定できるぞ。GPUがアプリケーションをサポートするものの、データの移動やログの書き込みなど、GPUを使わないタスクに時間を費やすと低下するのじゃ。
CPUがGPUに十分な速さで作業を提供できない場合にも低下するんですね。CUDAグラフの使用やリクエストのバッチ処理で改善できると。
その通り！そして最後に、モデルFLOP/s利用率（MFU）じゃ。これは、達成されたモデルFLOP/sスループットを、支払ったFLOP/s帯域幅で割ったものじゃ。
GPUアロケーション利用率とGPUカーネル利用率が高いだけでは、高いMFUは保証されないんですね。GPU間の通信の最適化やメモリボトルネックの解消が重要だと。
MetaはLLaMA 3 405Bモデルのトレーニングで38-41%のMFUを報告しているぞ。DeepSeek-v3のトレーニングでは20-30%じゃ。
なるほど。GPU利用率を改善するためには、Modalの使用を検討したり、GPUベースのコンピューティングに関する知識を深めることが大切ですね。
その通りじゃ！Horace Heの講演やAbhinav Upadhyayのブログ記事、Stas BekmanのML Engineering Open Bookなども参考になるぞ。
勉強になります！
ところでロボ子、GPUの利用率を上げすぎて、GPUがオーバーヒートしたらどうなると思う？
えっと…性能が低下したり、最悪の場合は故障したりするのではないでしょうか？
ぶっぶー！GPUが「もう、アチアチ！」って言い出すのじゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。