AWSのSageMaker P5インスタンスは、NVIDIA H100 Tensor Core GPUsを最大8つ搭載し、EFAなどの高帯域ネットワーク技術を活用しており、分散トレーニングによる大規模モデルの効率的な学習が可能です。
特にFP8最適化を活用することで、より速く、メモリの効率的な使用が実現し、大きなモデルを早く学習させることが出来ます。
実際に、FP8を使用した1Bパラメータと7BパラメータのLLMトレーニングでは、従来の方法に比べて速度が向上し、わずかな精度の低下と引き換えに訓練時間を短縮できました。
この技術進歩は、AIコミュニティに新たな可能性をもたらし、教育や他の研究分野にも影響を与えるでしょう。
Romil ShahやMike Garrisonといった専門家たちは、これからもテクノロジーの進化を支えていくでしょう。
出典 : How FP8 boosts LLM training by 18% on Amazon SageMaker P5 instances https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-fp8-boosts-llm-training-by-18-on-amazon-sagemaker-p5-instances/
