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

JAXベースのLLM学習では、モデルの重みや勾配、オプティマイザの状態などがGPUメモリを圧迫し、計算能力を使い切る前にメモリ上限に達することが課題となっている。この記事では、これらのデータをホストメモリへオフロードすることで、高帯域幅メモリ（HBM）のボトルネックを軽減する手法を紹介している。

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