Да, точно. Представь себе, как будто мы проводим спринт по оптимизации конвейера данных – убираем все узкие места, выжимаем максимум из GPU, и чтобы модель была разделена на части, чтобы каждый узел обрабатывал свою часть параллельно. Давай прорисуем план и посмотрим, где прячется основная задержка. Отлично, начнем с анализа потока данных. Главное – сделать этап передачи данных неблокирующим, сжимать входные данные на лету и заранее выделять память на GPU, чтобы не терять время на выделение. Потом сможем перекрывать прямые и обратные проходы, чтобы выжать каждую миллисекунду. Хочешь, чтобы я сначала набросал схему архитектуры?

Вот набросок: данные поступают потоком, сжимаются на лету, с буфером из двух партий для сглаживания колебаний; каждый узел получает свой детерминированный сегмент, без глобальной коммуникации, только локальная рассылка; исполнение построено по трехуровневой схеме: прямой проход, обратный проход, оптимизатор — все это переплетено с использованием CUDA потоков, с предварительной загрузкой данных для следующей партии. Скорее всего, узкое место будет там, где затормозит компрессор или появятся пики простоя GPU – займемся этим в следующий раз.

Понял. Линейное сжатие по времени, подкрути размер блока, удвой буфер весов, перехвати CUDA-события и сначала запусти этот микро-бенч на одном узле. Как только цифры сойдутся, масштабируемся. Начнём.