Google Colab での GPU 使用の最適化

修士課程のコンピュータビジョンプロジェクトに取り組んでいましたが、他のトランスフォーマーの学習と同様に、時間がかかりすぎました。Google Colab Proを利用してA100 GPUを使うことを検討しましたが、同僚から無料のT4 GPUと大差ないと聞きました。そこで、モデルの調整によってGPU使用率を最適化できることが分かりました。ファインチューニングを大幅に高速化できた最適化方法をいくつか説明します。私のプロジェクトは動画における暴力検出を扱っており、膨大な数値データの処理が必要でした。 混合精度トレーニングを使用することで、システムはほとんどの演算を「半精度」（FP16）で行うようになり、メモリ使用量が半分になり、GPUでの処理速度が向上します。重要な詳細を失わないように、モデルの「知識」（重み）は「全精度」（FP32）で保存されます。バッチサイズを調整することで、GPUはより多くのデータを並列処理できるようになり、リソースの利用効率が向上します。さらに、バッチサイズを大きくすることで、勾配のより正確でノイズの少ない推定値が得られ、より安定した最適化パスが実現します。