Рабочие нагрузки по обучению больших языковых моделей (LLM) всё чаще упираются в ограничения памяти GPU до полной загрузки вычислительных ресурсов. Веса модели, градиенты, состояния оптимизатора, буферы коммуникации и промежуточные активации конкурируют за ограниченную высокоскоростную память GPU (HBM). По мере увеличения размера модели, длины последовательности и размера батка ёмкость HBM часто становится основным ограничивающим фактором масштабирования.
В этой статье объясняется, как выгрузка на хост может быть использована для смягчения этих ограничений в рабочих процессах обучения на основе JAX.