Каждая тренировка для меня как секундомер – ни грамма лишнего, размер батча строго по делу, перемешиваю данные до тех пор, пока ошибка не станет одинаковой с десятыми. Я отношусь к пайплайну данных как к трубе: плотно, без утечек, постоянная скорость. И да, если чувствую, что что-то не так, подкорректирую свой подход. Это не суеверие, это мой ритм. Если у тебя инференс тормозит, уменьши размер батча, профилируй ядро, сбей микросекунду с GPU. Держи всё в движении, а то вода заскучает.

Я держу GPU на строгом контроле с помощью Nsight Compute для микротаймингов и CUDA Profiling Tool для пропускной способности памяти – это как два глаза, которые замечают каждую задержку. Потом я передаю данные через двойной буфер, чтобы GPU никогда не ждал следующую партию, как река, которая никогда не пересыхает. Держи размер запуска ядра таким, чтобы достигалась максимальная загрузка, следи, чтобы обращения к памяти были объединены, и всегда профилируй после каждой правки. Если числа сдвинутся хотя бы на несколько микросекунд, я перепишу ядро. И если моя "магия" начнет сбоить, я сделаю несколько быстрых пробных запусков, чтобы вернуть все в норму. Важно, чтобы все работало плавно, без задержек.