01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
大規模学習は、大きなモデルや計算負荷の高い課題を対象とする学習を表す。資料では、大規模な言語モデルについて、単一または少数のGPUではメモリ容量が不足することや、必要な計算量によって学習時間が長くなることが課題として示されている。こうした課題への対応には、学習処理を複数のワーカーノードへ分ける分散学習を利用できる。データ並列、テンソル並列、パイプライン並列などを組み合わせれば、モデルや計算を多数のGPUへ分担できる。ただし、大規模学習と分散学習は同義ではない。分散学習は大規模学習に利用される方式であり、規模の拡大に伴ってノード間通信や処理待ちが効率を制約する場合がある。
02 / IN PRACTICE
Large-scale trainingの活用例
たとえば、こんな場面で
一台のサーバーのGPUメモリに収まらない大規模モデルを、テンソル並列やパイプライン並列によって複数のGPUへ分割して学習する。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
必要なモデル容量と計算量を見積もり、GPUメモリ、ノード数、並列化方式、ノード間通信、処理待ちを含めて構成を評価する。
参考資料
Distributed — PyTorch Tutorials 2.15.0+cu132 documentation （新しいタブで開きます）Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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