Представим, что вы запустили в облаке или на своем оборудованиии обучение модели. Выбрали конфигурацию с A100, H100 или L40S, может, даже с RTX 4090. Запускаете обучение модели, ждете, что процесс пойдет как по маслу. Но вместо э��ого в инструментах мониторинга видите, что GPU загружен на 40–60%, а то и меньше.
Причина не в «кривом коде» и не в том, что GPU «не тянут». Проблема глубже: производительность AI-кластера определяется не пиковыми терафлопсами, а самым слабым звеном в цепочке ввода-вывода. Даже самый быстрый GPU беспомощен, если данные не успевают до него «доехать». Он просто ждет.
