NVIDIA揭示了有关Grace Hopper的LLM培训的高级优化技术

NVIDIA Unveils Advanced Optimization Techniques for LLM Training on Grace Hopper

Rebeca Moen May 29, 2025 05:09

NVIDIA introduces advanced strategies for optimizing large language model (LLM) training on the Grace Hopper Superchip, enhancing GPU根据Karin Sevegnani在NVIDIA的开发人员平台上的Karin Sevegnani最近的一篇博客文章，记忆管理和计算效率。这些策略旨在解决硬件限制并扩展AI工作负载更多Efotectionally专注于CPU卸载，统一内存，自动混合精度和FP8训练等技术。

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，从而更有效地利用有限的资源。

，CPU卸载伴随着潜在的弊端，例如增加的同步开销，减少GPU利用率，以及可能的CPU瓶颈。这些因素可能会导致GPU空闲度的时期，因为GPU等待数据，影响了训练过程的整体效率。

Grace Hopper上的统一内存

Grace Hopper平台利用了统一记忆（UM）为CPU和GPU访问一个单一的，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，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内存之间的明确数据传输的需求来增强性能。这种方法对于需要超过GPU内存能力的大型数据集特别有益。

附加优化技术

在NVIDIA NEMO NEMO框架内进一步的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，利用NVIDIA GPU的张力核心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来提供显着的性能提升。

这些技术对于旨在优化资源分配并在扩展LLM工作时实现记忆效率和计算绩效之间的平衡的从业者至关重要。 By strategically tuning hyperparameters and navigating the complexities of Unified Memory on advanced hardware like the Grace Hopper Superchip, researchers can push the boundaries of AI capabilities.

For more detailed insights into these optimization strategies, the original blog post by Karin Sevegnani can be accessed on the NVIDIA developer platform.

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