T4 и MoE: брак по расчету, который можно спасти
Вы запускаете обучение MoE-модели на T4. Через час смотрите на метрики - 15% utilization GPU, скорость обучения как у улитки после дождя. Знакомо? T4 - рабочая лошадка облачных провайдеров, но для MoE она превращается в хромающего пони. Причина не в мощности, а в том, как MoE общается с памятью и ядрами CUDA.
Главная ошибка - пытаться увеличить batch size до предела. На T4 с её 16 ГБ GDDR6 это путь к оверфлоу и лавине OOM ошибок. Вместо этого нужно понять, где именно система простаивает.
Что тормозит MoE на T4: три слоя проблем
Представьте MoE как роскошный ресторан с десятками поваров (экспертов), но одним официантом (маршрутизатором). T4 - это маленькая кухня, где поварам тесно. Проблемы идут слоями:
- Слой 1: Память. Эксперты MoE живут в разных углах VRAM, а маршрутизатор бегает между ними. Каждый такой переход - накладные расходы.
- Слой 2: Вычисления. T4 имеет 320 тензорных ядер против 640 у A100. Когда эксперты работают параллельно, они конкурируют за ресурсы.
- Слой 3: Связь. Data loading, gradient synchronization между экспертами - всё это создаёт очередь операций.
Инструменты диагностики: что смотреть в первую очередь
Без правильных инструментов вы будете гадать на кофейной гуще. Вот что нужно установить сразу:
1PyTorch Profiler с tensorboard
Не тот профайлер, что в PyTorch по умолчанию. Нужен torch.profiler с schedule. Запускаете на 10-20 итерациях - достаточно, чтобы увидеть паттерны. Ключевые метрики: kernel time, memory bandwidth utilization, SM efficiency.
| Что смотреть | Норма для T4 | Тревожный сигнал |
|---|---|---|
| GPU Utilization | 70-90% | <40% или 99% постоянно |
| Memory Bandwidth | 250-300 GB/s | <100 GB/s |
| SM Efficiency | 60-80% | <30% |
2NVIDIA Nsight Systems
Если PyTorch Profiler показывает симптомы, Nsight Systems ставит диагноз. Видите длинные gaps между kernel launches? Это синхронизация. Видите много memcpy? Данные болтаются между CPU и GPU.
Не запускайте Nsight на всей эпохе обучения. Захватите 100-200 итераций. Файл .nsys-rep весит гигабайты, а нужная информация обычно в первых минутах.
3Самодельные микробенчмарки
Создайте минимальный тест для каждого подозрительного компонента: маршрутизатор, отдельный эксперт, коммуникацию между экспертами. Измеряйте latency и throughput отдельно. Часто проблема в одном модуле, который тянет всю систему вниз.
Типичные узкие места и как их ломать
После диагностики начинается самое интересное. Вот что чаще всего тормозит MoE на T4:
Маршрутизатор - главный виновник
Softmax по тысячам экспертов на каждом токене. На бумаге - быстрая операция. На практике - constant cache misses. Решение? Принудительная локализация данных.
- Используйте fused kernels для softmax + top-k. В PyTorch это torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention с кастомным attention mask.
- Кэшируйте routing weights для повторяющихся паттернов в батче. Если первые 32 токена батча имеют одинаковую структуру - зачем считать 32 раза?
- Переходите на sparse routing matrices сразу после вычислений. Хранить dense матрицы 4096x256 - роскошь для T4.
Память экспертов: не там, не тогда
Эксперты MoE разбросаны по памяти как книги в хаотичной библиотеке. Каждый вызов эксперта - поход в другой конец VRAM. Решение? Стратегическое размещение.
- Используйте torch.cuda.memory._record_memory_history() чтобы отследить allocation patterns
- Группируйте эксперты, которые часто вызываются вместе
- Предзагружайте веса следующего эксперта, пока работает текущий (pipelining)
Звучит сложно? Начните с простого: зафиксируйте experts per device. Не позволяйте PyTorch мигрировать эксперты между слоями.
Gradient accumulation на стероидах
Классический gradient accumulation создаёт пики памяти. На T4 это смертельно. Вместо этого используйте gradient checkpointing для каждого эксперта отдельно.
Не включайте gradient checkpointing для всей модели сразу. Начните с маршрутизатора и самых больших экспертов. Проверьте через torch.cuda.max_memory_allocated() после каждой итерации.
Используйте gradient accumulation factor не как константу, а как переменную. Первые 1000 шагов - factor=8, потом уменьшайте до 4, когда оптимизатор стабилизируется.
RMSNorm, RoPE, SwiGLU: оптимизируем слой за слоем
Современные MoE используют те же компоненты, что и dense модели. Но на T4 каждый компонент нужно пересмотреть.
| Компонент | Проблема на T4 | Решение |
|---|---|---|
| RMSNorm | Много маленьких операций нормализации | Fused RMSNorm kernel или группировка нормализаций |
| RoPE | Вычисление синусов/косинусов на лету | Кэширование rotation matrices для частых sequence lengths |
| SwiGLU | Три матричных умножения вместо одного | Использование memory-efficient attention с integrated SwiGLU |
Самая частая ошибка - пытаться оптимизировать всё сразу. Возьмите один компонент, создайте для него микробенчмарк, измерьте baseline, примените оптимизацию, проверьте результат. И только потом переходите к следующему.
CUDA kernel оптимизация: когда стандартные методы не работают
PyTorch использует общие kernels для всех GPU. На T4 они часто неоптимальны. Что делать?
- Используйте torch.compile с mode='max-autotune'. Да, это добавит 30 минут компиляции. Но ускорит обучение на 15-40%.
- Настройте CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 для отладки. Увидите, какие kernel самые медленные. Потом отключайте.
- Экспериментируйте с разными matmul precision. На T4 часто выигрывает mixed precision с tf32 на линейных слоях.
Но главный секрет - уменьшение количества kernel launches. Каждый запуск ядра - overhead. Объединяйте операции там, где это возможно.
Data loading: невидимый убийца производительности
GPU utilization 20%? Проверьте data loader. На T4 с её относительно медленной памятью (GDDR6 против HBM) загрузка данных может стать бутылочным горлышком.
- Увеличьте num_workers в DataLoader до 4-8 (но не больше количества CPU ядер)
- Используйте pin_memory=True только если у вас достаточно RAM. Иначе получите swapping.
- Предзагружайте следующий батч во время forward pass текущего
Самый простой тест: запустите training loop с пустыми данными (zeros). Если скорость резко выросла - проблема в data pipeline.
Чеклист перед запуском оптимизации
Прежде чем погружаться в дебри CUDA, проверьте базу:
- CUDA драйверы и PyTorch собраны с поддержкой T4 arch (sm_75)
- Используете ли вы torch.backends.cudnn.benchmark = True? На T4 это дает до 10%
- Проверьте частоту GPU: не thermal throttling ли? nvidia-smi -q -d PERFORMANCE
- Достаточно ли охлаждения? T4 в серверных стойках часто перегревается
Реальный кейс: ускоряем обучение в 3.2 раза
Недавняя история. MoE модель с 32 экспертами по 2B параметров каждый. На T4 - 14 часов на эпоху. После оптимизации - 4.3 часа. Что сделали:
- Обнаружили через Nsight, что 40% времени - ожидание загрузки данных
- Переписали data loader с использованием memory-mapped файлов
- Нашли, что routing softmax занимает 22% forward pass
- Заменили на fused kernel с кэшированием
- Увидели, что gradient synchronization между экспертами идет последовательно
- Переписали на асинхронную версию с overlap
Ключевой момент: не было ни одной магической оптимизации. Просто систематически убрали 5 основных узких мест.
Когда сдаваться и переходить на другую hardware
Бывают случаи, когда оптимизация бессмысленна. Если ваша MoE модель:
- Требует активационной памяти больше 12 ГБ даже с gradient checkpointing
- Имеет экспертов, которые не помещаются в память одновременно
- Демонстрирует utilization ниже 30% после всех оптимизаций
Значит, T4 - не ваш выбор. Посмотрите в сторону карт с большим memory bandwidth или рассмотрите техники распределенного обучения.
Но в 80% случаев проблема решается настройкой, а не заменой железа. T4 - капризная, но способная карта. Нужно лишь понять её язык.
Последний совет: ведите лог всех изменений и их влияния на производительность. Через месяц вы забудете, какая оптимизация дала 5%, а какая - 15%. А этот лог станет вашей личной библией оптимизации MoE на ограниченных ресурсах.
