数据管线是被低估的"沉默瓶颈"

书中展示的大量案例表明，GPU利用率低于50%的训练场景中，大多数瓶颈不在模型计算而在数据加载。这个洞察的意义超出深度学习本身——在任何"生产者-消费者"系统中（如ETL管道、微服务间的异步通信），系统的吞吐量由最慢的那一环决定，而人们总是先优化最显眼的（GPU计算），忽略最沉默的（数据加载）。