Effiziente Datenübertragung bei Batch-Inferezen in KI/ML
In diesem Beitrag tauchen wir tief in die Welt der Datenübertragungsengpässe bei Batch-Inferezen in KI- und ML-Workloads ein. Wir zeigen, wie man diese Engpässe erkennt und mit gezielten Optimierungen behebt.
Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung von NVIDIA Nsight Systems, einem leistungsstarken Tool zur Analyse von Systemleistung. Durch detaillierte Profiling-Daten lässt sich genau nachvollziehen, wo Datenflüsse blockiert werden und welche Hardware-Ressourcen am stärksten belastet sind.
Mit klaren, umsetzbaren Schritten erläutern wir, wie man die Datenübertragung effizient gestaltet: von der richtigen Speicherplatzierung über die Nutzung von GPU-Direct-Transfer bis hin zur Anpassung von Batch-Größen. Diese Maßnahmen führen zu einer deutlichen Reduktion der Latenz und einer höheren Durchsatzrate.
Der Artikel liefert nicht nur theoretisches Wissen, sondern konkrete Handlungsempfehlungen, die sofort in realen Produktionsumgebungen angewendet werden können. So können Entwickler ihre KI-Modelle schneller und ressourcenschonender ausführen.