丽贝卡·莫恩（Rebeca Moen）
5月29日，2025年05:09
NVIDIA引入了优化大型语言模型（LLM）培训的先进策略，以提高GPU内存管理和计算效率。
根据Karin Sevegnani最近在NVIDIA的开发人员平台上的博客文章的报道，NVIDIA推出了一系列高级优化策略，旨在增强其Grace Hopper Superchip的大型语言模型（LLM）的培训。这些策略旨在解决硬件限制并更有效地扩展AI工作负载，重点关注CPU卸载，统一内存，自动混合精度和FP8培训等技术。
CPU卸载及其影响
在使用大型模型时，有效地管理GPU存储器至关重要。突出的策略之一是CPU的激活卸载，这涉及在模型训练或推理期间将中间激活张量从GPU存储器转移到CPU内存。这种方法允许处理较大的批量尺寸或训练更大的模型，而无需耗尽GPU存储器，从而可以更有效地利用有限的资源。
但是，CPU卸载伴随着潜在的缺点，例如增加了同步开销，GPU利用率降低以及可能的CPU瓶颈。当GPU等待数据时，这些因素可能会导致GPU闲置的时期，从而影响训练过程的整体效率。
格蕾丝·霍珀（Grace Hopper）上的统一记忆
Grace Hopper平台利用统一的内存（UM）提供CPU和GPU均可访问的单个连贯的内存空间。这简化了内存管理，并通过启用CPU和GPU之间的自动数据迁移来有可能提高性能。 UM允许对数据集进行更多的无缝处理，这些数据集太大而无法仅适合GPU内存，这使其成为扩展深度学习工作负载的宝贵工具。
UM的好处包括简化的内存管理和自动数据迁移，可以通过减少CPU和GPU内存之间明确数据传输的需求来提高性能。这种方法对于需要超过GPU内存能力的大型数据集的应用程序特别有益。
其他优化技术
NVIDIA NEMO框架内的进一步优化策略包括自动混合精度（AMP）和FP8培训。 AMP可以通过最小的代码更改进行混合精确培训，并利用NVIDIA GPU的张力核心来加速计算并减少内存足迹。由NVIDIA的变压器引擎支持的FP8培训，通过减少记忆使用和加速计算，可提高性能。
这些技术对于旨在优化资源分配并在缩放LLM工作负载时在内存效率和计算性能之间取得平衡的从业者至关重要。通过战略性地调整超参数并在高级硬件（例如Grace Hopper Superchip）上浏览统一内存的复杂性，研究人员可以突破AI功能的界限。
有关这些优化策略的更详细的见解，可以在NVIDIA开发人员平台上访问Karin Sevegnani的原始博客文章。
图像来源：Shutterstock
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