AIHardwareResearch
تقليل اختناقات ذاكرة النطاق الترددي العالي في تدريب نماذج اللغة الكبيرة المعتمدة على JAX باستخدام التفريغ إلى المضيف
تواجه أعباء تدريب نماذج اللغة الكبيرة قيودًا في ذاكرة GPU بسبب التنافس على ذاكرة النطاق الترددي العالي. يشرح هذا المقال كيف يمكن للتفريغ إلى المضيف تخفيف هذه الاختناقات في التدريب المعتمد على JAX.
تواجه أعباء تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بشكل متزايد حدود ذاكرة GPU قبل استغلال موارد الحوسبة بالكامل. تتنافس أوزان النموذج، والتدرجات، وحالات المحسن، ومخازن الاتصالات، والتنشيطات الوسيطة جميعها على ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) في GPU. مع زيادة حجم النموذج وطول التسلسل وحجم الدُفعة، غالبًا ما تصبح سعة HBM هي العائق الأساسي أمام التوسع. يوضح هذا المقال كيف يمكن للتفريغ إلى المضيف أن يقلل من هذه الاختناقات في تدريب نماذج اللغة الكبيرة المعتمد على JAX، مما يحسن من استخدام الذاكرة ويمكّن تدريب نماذج أكبر على وحدات GPU.