トレーニングから推論までのコンピューティングコストを最適化するための 6 つの実践的なアクション

コンピューティングコストの最適化は、最も安価なカードを選択することと同じではありません。目標は、待機、再試行、ダウンロード、手動修復の無駄を最小限に抑えながら、GPU 時間ごとに有用な出力を生成することです。

なぜそれが重要なのか

チームが同じリソース戦略に基づいて探索、トレーニング、評価、サービス提供を混在させると、コストが増加します。また、データが繰り返し準備され、モデルが繰り返しダウンロードされ、使用率が測定されない場合にも増加します。

段階ごとに作業を分離し、カードを現在のボトルネックに合わせ、待機できるバッチジョブを実行し、再利用可能なアーティファクトをキャッシュし、使用率と失敗率を監視し、レンタル期間をワークロードの確実性に結び付けます。これら 6 つのアクションにより、コストに関する決定がテスト可能になります。

出力、使用率、故障率、単価を中心に毎週レビューを作成します。安定したタスクを延長し、アイドル状態のタスクを停止し、現在のカードが実際のボトルネックになっていることが測定で示された場合にのみアップグレードします。