Как загрузить GPU на максимум. Разбираем узкие места в инфраструктуре для ИИ

Представим, что вы запускаете обучение модели, ждете, что процесс пойдет как по маслу. Но вместо этого в инструментах мониторинга видите, что GPU загружен на 40–60%, а то и меньше. Время обучения растягивается и эффективность не та, что вы ожидали. Даже самый быстрый GPU беспомощен, если данные не успевают до него «доехать». Он просто ждет.

В статье разберем, почему для эффективного AI-обучения важны быстрые диски, память и CPU, и расскажем, как спроектировать сбалансированную инфраструктуру — даже в условиях ограниченных ресурсов.