Optimierung der GPU-Nutzung in Google Colab

„Für meine Masterarbeit habe ich ein Computer-Vision-Projekt durchgeführt, das, wie alle Transformer-Trainings, zu lange dauerte. Ich habe überlegt, Google Colab Pro zu bezahlen, um die A100-GPU zu nutzen, aber ein Kollege meinte, er sehe keinen großen Unterschied zur kostenlosen T4-GPU. Ich fand heraus, dass man mit einigen Modellanpassungen die GPU-Auslastung optimieren kann. Ich werde einige Optimierungen erklären, die mir geholfen haben, das Fine-Tuning deutlich zu beschleunigen. Mein Projekt umfasste die Erkennung von Gewalt in Videos, was die Verarbeitung riesiger Datenmengen erfordert. Durch Mixed-Precision-Training entscheidet das System, die meisten Operationen mit „halbpräziser“ Gleitkomma-Arithmetik (FP16) durchzuführen, was die Hälfte des Speichers benötigt und auf GPUs schneller ist. Das „Wissen“ des Modells (Gewichte) wird dennoch mit „voller Präzision“ (FP32) gespeichert, um den Verlust wichtiger Details zu vermeiden. Die Anpassung der Batch-Größe ermöglicht es der GPU, mehr Daten parallel zu verarbeiten und ihre Ressourcen besser auszunutzen. Zusätzlich liefert eine größere Batch-Größe eine genauere und weniger verrauschte Schätzung des Gradienten, was zu einem stabileren Optimierungspfad führt.“