大型语言模型 (LLM) 训练工作负载在计算资源得到充分利用之前，越来越多地触及 GPU 内存限制。模型权重、梯度、优化器状态、通信缓冲区和中间激活值都在争夺有限的 GPU 高带宽内存 (HBM)。随着模型大小、序列长度和批处理大小的增长，HBM 容量通常成为主要的扩展瓶颈。
本文解释了如何在基于 JAX 的训练工作流中使用主机卸载来缓解这些限制。
NVIDIA 解释如何通过主机卸载减少 JAX LLM 训练中的 HBM 瓶颈
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大型语言模型 (LLM) 训练工作负载在计算资源得到充分利用之前，越来越多地触及 GPU 内存限制。模型权重、梯度、优化器状态、通信缓冲区和中间激活值都在争夺有限的 GPU 高带宽内存 (HBM)。随着模型大小、序列长度和批处理大小的增长，HBM 容量通常成为主要的扩展瓶颈。
本文解释了如何在基于 JAX 的训练工作流中使用主机卸载来缓解这些限制。