Reducing High-Bandwidth Memory Bottlenecks in JAX-Based LLM Training with Host Offloading

大規模言語モデル（LLM）のトレーニングでは、計算能力を使い切る前にGPUメモリの上限に達する問題が生じている。モデルの重みや勾配、オプティマイザの状態などがメモリを圧迫するため、JAXにおけるホストオフローディング技術を用いて、これらのデータをホストメモリへ退避させることで高帯域幅メモリ（HBM）のボトルネックを軽減する手法が示されている。

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