NVIDIA explique le déchargement hôte pour réduire les goulots d'étranglement HBM dans l'entraînement LLM de JAX

Les charges de travail d'entraînement des grands modèles de langage (LLM) atteignent de plus en souvent les limites de la mémoire GPU avant que le calcul ne soit pleinement utilisé. Les poids du modèle, les gradients, les états de l'optimiseur, les tampons de communication et les activations intermédiaires entrent tous en concurrence pour la mémoire haute bande passante (HBM) limitée du GPU. À mesure que la taille du modèle, la longueur de séquence et la taille du lot augmentent, la capacité HBM devient souvent le principal goulot d'étranglement à l'évolutivité.

Cet article explique comment le déchargement hôte peut être utilisé pour atténuer ces contraintes dans les workflows d'entraînement basés sur JAX.