Optimización en el entrenamiento de modelos de lenguaje de largo contexto con NVSHMEM en JAX y XLA
La integración de NVSHMEM en el compilador XLA permite mejorar la capacitación de modelos de lenguaje de largo contexto, superando las limitaciones de memoria y comunicación. Este enfoque ofrece hasta un 36% de velocidad en el entrenamiento de secuencias de 256K tokens en el modelo Llama 3. La optimización de la comunicación es crucial a medida que crecen los contextos, facilitando implementaciones multinodo y un rendimiento superior.
