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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 16 件
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2026-08-02 · 22 分で読めます #mlops#slurm#hpc#gpu-cluster#distributed-trainingマルチGPU学習の四つの並列化 — 何を分割し、何を通信するか
データ並列、テンソル並列、パイプライン並列、コンテキスト並列がそれぞれ何を分割し、その代償として何を通信するのかを数字で整理しました。まずAdam混合精度学習のパラメータあたり16バイトの内訳を組み立て、ZeROステージ1〜3がその内訳のどの項をGPU数で割るのかを計算します。続いて活性化メモリの計算式でチェックポインティングがなぜ100GBを1GBに変えるのかを確認し、各並列化の通信量をステップあたりバイト数に換算して、NVLink内
2026-08-02 · 21 分で読めます #mlops#distributed-training#multi-gpu#fsdp#deepspeedPyTorch 2.13のtorchcomms — c10dを置き換えにきた新しい分散通信バックエンド
2026年7月8日にリリースされたPyTorch 2.13のハイライトのうち、最も構造的な変化はtorchcomms — PyTorch Distributedの新しい通信バックエンドが、コアのCIとDeviceMeshの経路に統合され始めたことです。torchcommsは2025年10月にMetaが発表した実験的な通信APIで、グローバル状態ベースのc10d ProcessGroupの技術的負債(NCCL中心の設計、lazy init
2026-07-17 · 18 分で読めます #pytorch#distributed-training#nccl#deep-learningKubernetes v1.36 の Workload/PodGroup API — ギャングスケジューリングが kube-scheduler に入りつつある ♪ 聞けます
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2026-07-16 · 33 分で読めます #kubernetes#scheduling#gang-scheduling#distributed-training#draマルチGPU・マルチノード学習プラットフォーム総まとめ — フレームワークの地図からSlurm・Kubeflow実践ガイドまで
GPU複数枚・ノード複数台でモデルを学習させる全体の地形を1枚に整理します。AIライブラリ・フレームワークのエコシステム地図（PyTorch・JAX・HuggingFace・DeepSpeed・Ray）、並列化戦略（DDP・FSDP・ZeRO・TP・PP）をいつ何で選ぶか、torchrunの単一ノードからマルチノードへの拡張、HPC標準であるSlurmの使い方ガイド（sbatchスクリプトとマルチノードtorchrunの連携）、Kube
2026-07-09 · 11 分で読めます #ai#ml#distributed-training#slurm#kubeflowAIインターコネクト — NVLink、NVSwitch、UALink、そしてスケールアップの技術 ♪ 聞けます
大規模なAI学習と推論における本当のボトルネックは、演算ではなく通信です。NVLinkとNVSwitchが作るスケールアップドメイン、GB200 NVL72のようなラックスケールシステム、そしてUALinkやUltra Ethernetといったオープンな代替まで、AIインターコネクトの原理と実務を整理します。
2026-06-16 · 51 分で読めます #gpu-cuda#nvlink#nvswitch#ualink#interconnect分散学習 & GPUインフラ 2026 ディープダイブ — DeepSpeed、FSDP2、Megatron-LM、Ray Train、JAX、TorchTitan、Blackwell GB200、MI325X、TPU v5p 総まとめ
DeepSpeed/FSDP2/Megatron-LM/Ray Train/JAX/TorchTitan/Composerを比較し、NVIDIA Blackwell GB200 NVL72、AMD MI325X、Intel Gaudi 3、AWS Trainium 2、Google TPU v5p/v6e Trillimuまで。3D並列化、ZeRO-FSDP等価性、MoEのAll-to-All、fp8/mxfp4精度、NCCLチューニン
2026-05-16 · 20 分で読めます #distributed-training#deepspeed#fsdp#megatron-lm#rayTorch-Titan完全ガイド：PyTorchによる大規模分散学習のすべて
PyTorch Titan（torchtitan）を使った大規模LLM分散学習の完全ガイド。FSDP2、パイプライン並列、テンソル並列、4D並列、Flash Attention、混合精度を実践的な例とともに解説します。
2026-03-17 · 25 分で読めます #torch-titan#distributed-training#pytorch#fsdp#deep-learning大規模モデルトレーニング完全ガイド：1000億パラメータ超LLM事前学習の実践戦略
1000億パラメータ超LLMの事前学習を完全解説。スケーリング則（Chinchilla）、Megatron-LM、3D並列化、チェックポイント戦略、学習安定性、データ混合まで実践例とともに徹底解説。
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