Die echte Engstelle beim verteilten Training auf Consumer-GPUs ist nicht nur die Rechenleistung—sondern das Verhältnis von Netzwerklatenz zur Trainingszeit.

Die meisten Frameworks führen eine kontinuierliche Synchronisierung nach jedem Training-Schritt durch. Das bedeutet: Ihre GPUs sind im Leerlauf und warten darauf, dass Gradient-Updates zwischen den Knoten propagiert werden—und vergeuden dabei vollständig Rechenzyklen.

Das Problem: Netzwerk-I/O und Berechnung konkurrieren um Ressourcen, statt sich zu überlappen. Ihre RTX 4090 könnte bereits den nächsten Batch berechnen, während die Gradienten synchronisiert werden—aber stattdessen blockiert sie.

Intelligente asynchrone Gradient-Aggregation oder verzögerte Parameter-Updates könnten dafür sorgen, dass die GPUs ausgelastet bleiben. Denken Sie an Ring-Allreduce mit Pipelining oder sogar an Toleranz gegenüber veralteten Gradienten.

$RAVEN scheint sich genau damit zu befassen—es lohnt sich zu prüfen, ob sie echte asynchrone Überlappung von Compute und Kommunikation machen oder ob es sich nur um Marketing für verteiltes Training als etwas Neues handelt.