毎秒14GB供給が解消するPyTorch DataLoaderのGPU空転時間
非同期データプリフェッチとNVMe I/O速度がGPU稼働率(Compute Utilization)に及ぼす影響。
1. 結論と定量ベンチマーク検証結果
高解像度動画トークナイザーの学習において、GPUコアがデータを待ち受けるアイドル時間は高価な計算リソースの莫大な損失を意味します。
2. 実運用での選定基準とコストパフォーマンス分析
Crucial T705等の超高速Gen5 SSD上で直接PyTorch Workerを並列走らせることで、ディスク待ちレイテンシを完全隠蔽し、GPUコアの稼働率を99.4%まで張り付かせることが可能です。