https://www.perplexity.ai/search/2fc2c959-3a55-4375-ad44-765cbd046f6d ## NVIDIA NeMoにおける分散学習の高速化に関する公式ドキュメントまとめ NVIDIA NeMoは、大規模言語モデル（LLM）や生成AIモデルの分散学習を高速化するために、さまざまな最先端技術と最適化手法を統合しています。以下、オフィシャルドキュメントや公式ブログ等から得られる主な高速化技術・機能を体系的にまとめます。 --- **1. 分散学習・並列化手法** NeMoは、マルチGPUやマルチノード環境での効率的な分散学習を実現するため、複数の並列化技術をサポートしています[1][2][3][4][6][7]。 - **データ並列化（Data Parallelism）** 各GPUに同じモデルのコピーを配置し、異なるデータバッチを並列で処理。PyTorch DistributedDataParallel（DDP）をデフォルトで採用[6]。 - **テンソル並列化（Tensor Parallelism）** モデルの重みや計算を複数GPU間で分割し、巨大なモデルも複数GPUで分担して計算[1][2][4][6]。 - **パイプライン並列化（Pipeline Parallelism）** モデルを複数の段階に分割し、各段階を異なるGPUが担当。パイプライン化によりスループット向上[1][2][4][6]。 - **シーケンス並列化（Sequence Parallelism）** 入力シーケンスを分割して並列処理[1][2]。 - **エキスパート並列化（Expert Parallelism）、コンテキスト並列化（Context Parallelism）** 特定のタスクやモデルアーキテクチャに応じて計算を分散[2]。 --- **2. メモリ・通信最適化** - **分散オプティマイザ（Distributed Optimizer）** Optimizerの状態やパラメータをGPU間で分割・シャーディングし、全体のメモリ消費を削減。勾配のreduce-scatterやパラメータのall-gatherを分割実行し、通信と計算のオーバーラップで効率化[6]。 - **メモリ節約技術** - 選択的アクティベーション再計算（Selective activation recompute） - CPUオフロード（アクティベーションや重みの一部をCPUに退避） - パラメータや勾配を大きなバッファとして確保し、データコピーを削減[2][6]。 --- **3. 高速化されたAttention・計算最適化** - **Flash Attention（FA 1/2, FA-cuDNN）** 高速かつ省メモリなAttention計算を実現[2]。 - **Grouped Query Attention、Multi-Query Attention、Sliding Window Attention** Attention計算の効率化手法を複数サポート[2]。 - **NVIDIA Transformer Engine（TE）** H100 GPUなどでFP8/FP16/FP32の混合精度を自動制御し、計算量を削減しつつ精度を維持[4]。 --- **4. 分散チェックポイント・データローダー** - **分散チェックポイント** 大規模モデルの学習状態を分散して保存し、再開や復旧を高速化[2]。 - **高効率データローダー** マルチノード・マルチGPU環境に最適化されたデータロード機構を搭載[2]。 --- **5. データ前処理・キュレーションの高速化** - **NeMo Curator** DaskやRAPIDSを活用し、GPUによるデータキュレーションを大幅に高速化。高品質なトークン生成でモデル収束も加速[5][7]。 --- **6. 推論パイプラインの高速化** - **NVIDIA Triton Inference Serverとの連携** 学習後のモデル推論も大規模分散環境で高速化。高スループット・低遅延を実現[1][4][7]。 --- ## まとめ表 | 技術カテゴリ | 主な手法・機能 | 効果 | | ------------ | ------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | | 並列化 | データ/テンソル/パイプライン/シーケンス/エキスパート/コンテキスト並列化 | 計算資源の最大活用、学習高速化 | | メモリ・通信最適化 | 分散オプティマイザ、選択的再計算、CPUオフロード、バッファ最適化 | メモリ節約、通信効率向上 | | Attention高速化 | Flash Attention、Grouped/Multi-Query/Sliding Window Attention、Transformer Engine | 計算量削減、精度維持 | | チェックポイント・データ | 分散チェックポイント、高効率データローダー | 学習再開・データ供給高速化 | | データ前処理 | NeMo Curator（Dask/RAPIDS活用） | 前処理高速化、収束促進 | | 推論高速化 | Triton Inference Server連携 | 高速・大規模推論 | --- ## 参考ドキュメント - [NVIDIA NeMo Framework User Guide: Performance](https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/performance/performance_summary.html)[3] - [Parallelisms — NVIDIA NeMo Framework User Guide](https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.09/nemotoolkit/features/parallelisms.html)[6] - [NVIDIA公式ブログ: NeMoによる大規模分散トレーニング](https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/unlocking-the-power-of-enterprise-ready-llms-with-nemo/)[1] - [AWSブログ: NeMo分散学習の高速化](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-your-generative-ai-distributed-training-workloads-with-the-nvidia-nemo-framework-on-amazon-eks/)[2] - [Google Cloudブログ: NeMoによる分散学習](https://cloud.google.com/blog/products/compute/gke-and-nvidia-nemo-framework-to-train-generative-ai-models)[7] - [NeMo Curatorによるデータ前処理高速化](https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/curating-japanese-data-using-nemo-curator/)[5] --- これらの機能・手法を組み合わせることで、NVIDIA NeMoは大規模AIモデルの分散学習を効率化・高速化し、エンタープライズ用途にも十分対応できるパフォーマンスを実現しています。 Sources [1] NVIDIA NeMo でエンタープライズ対応 LLM のパワーを解き放つ https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/unlocking-the-power-of-enterprise-ready-llms-with-nemo/ [2] Accelerate your generative AI distributed training workloads with the ... https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-your-generative-ai-distributed-training-workloads-with-the-nvidia-nemo-framework-on-amazon-eks/ [3] Performance — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/performance/performance_summary.html [4] Streamline Generative AI Development with NVIDIA NeMo on GPU ... https://developer.nvidia.com/blog/streamline-generative-ai-development-with-nvidia-nemo-on-gpu-accelerated-google-cloud/ [5] NeMo Curator を使った日本語データのキュレーション https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/curating-japanese-data-using-nemo-curator/ [6] Parallelisms — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.09/nemotoolkit/features/parallelisms.html [7] GKE and NVIDIA NeMo framework to train generative AI models https://cloud.google.com/blog/products/compute/gke-and-nvidia-nemo-framework-to-train-generative-ai-models [8] NeMo Framework で実践する継続事前学習 - 日本語 LLM 編 https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/how-to-use-continual-pre-training-with-japanese-language-on-nemo-framework/ [9] NeMo Framework で日本語 LLM をファインチューニング https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/how-to-use-peft-on-nemo-framework-in-japanese/ [10] NeMo Framework で日本語 LLM をファインチューニング https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/how-to-use-sft-on-nemo-framework-in-japanese/ [11] NeMo Framework と Megatron-Core の特徴や最新機能を ... https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/llm-dev-deep-dive/ [12] Distributed Data Classification — NVIDIA NeMo Framework User ... https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/datacuration/distributeddataclassification.html [13] Mixed Precision Training — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.09/nemotoolkit/features/mixed_precision.html [14] NeMo Distributed Checkpoint User Guide - NVIDIA Docs https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/nemotoolkit/checkpoints/dist_ckpt.html [15] Distributed Data Classification — NVIDIA NeMo Framework User ... https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.07/datacuration/distributeddataclassification.html [16] NeMo Framework で日本語 LLM をファインチューニング https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/how-to-use-dpo-on-nemo-framework-in-japanese/ [17] Communication Overlap — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.09/nemotoolkit/features/optimizations/communication_overlap.html [18] Distributed training via Horovod does not make learning faster #4229 https://github.com/NVIDIA/NeMo/issues/4229 [19] 生成AI モデルの開発と展開のための「NVIDIA NeMoフレームワーク」 https://resources.nvidia.com/ja-jp-nemo/jp-nemo [20] NVIDIA NeMo による最先端のマルチモーダル生成 AI モデル ... https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/state-of-the-art-multimodal-generative-ai-model-development-with-nvidia-nemo/ --- ## ## NVIDIA NeMoの分散学習高速化技術 詳細まとめ **1. 並列化手法（パラレリズム）** NeMoは大規模モデルの効率的な分散学習のため、複数の並列化手法を実装しています。 - **データ並列化（Data Parallelism）** 各GPUに同じモデルを配置し、異なるデータバッチを並列処理します。NeMoではPyTorchのDistributedDataParallel（DDP）がデフォルトで使われ、さらに「分散オプティマイザ」により、勾配やパラメータのシャーディングを行い、メモリ消費を抑えつつ通信と計算をオーバーラップして高速化します。特にAdamオプティマイザの分散版（distributed_fused_adam）がサポートされています[7]。 - **テンソル並列化（Tensor Parallelism）** モデルの重みや計算を複数GPUに分割し、巨大なモデルも複数GPUで分担して計算します。これにより各GPUのメモリ負荷を分散し、より大きなモデルの学習が可能になります[2]。 - **パイプライン並列化（Pipeline Parallelism）** モデルを層ごとに分割し、各層を異なるGPUで担当させ、パイプライン状に順次データを流します。パイプラインバブル（待ち時間）を減らすために「インタリーブドパイプライン」（モデルをさらに小さなチャンクに分割し、複数のチャンクを並列処理）もサポートしています。CLIやAPIから簡単に設定可能です[2]。 - **コンテキスト並列化（Context Parallelism）** 入力シーケンスを複数GPUに分割し、全層にわたってシーケンス方向で並列処理します。各GPUがシーケンスの一部を担当し、Key-Valueペアの通信を効率化します。通信はall-gatherやreduce-scatterをリングトポロジーで最適化し、メモリ消費を大幅に削減します[2]。 --- **2. メモリ・通信最適化** - **分散オプティマイザ（Distributed Optimizer）** Optimizerの状態やパラメータを各GPUで分割・保持し、勾配のreduce-scatterやパラメータのall-gatherを分割実行。通信と計算をオーバーラップさせることで、通信コストを削減しつつメモリ効率を向上させます。バッファの最適化やパラメータの大規模バッファ化も可能です[7]。 - **選択的アクティベーション再計算** メモリ節約のため、必要な箇所だけアクティベーションを再計算します。これによりバックプロパゲーション時のメモリ消費を抑えます[6]。 - **CPUオフロード** アクティベーションや重みの一部をCPUに退避させ、GPUメモリの消費を抑えます[6]。 --- **3. Attention・計算最適化** - **Flash Attention（FA 1/2, FA-cuDNN）** 高速かつ省メモリなAttention計算を実現し、従来の実装より大幅な高速化とメモリ削減を実現します[6]。 - **Grouped Query Attention、Multi-Query Attention、Sliding Window Attention** Attention計算の負荷分散や効率化のための多様な手法をサポートします[6]。 - **NVIDIA Transformer Engine（TE）による混合精度計算** FP16、BF16、FP8などの低精度演算を自動制御し、計算量を削減しつつ精度を維持します。Megatron Coreと連携し、モデル状態はFP32で保持しつつ、演算は低精度で高速化します[1]。 --- **4. 分散チェックポイント** - **Fully Parallel Saving（FPS）** 各GPU（rank）が自身のシャードを独立してストレージに書き出すことで、チェックポイント保存を並列化し、I/Oボトルネックを解消します[4]。 - **非同期チェックポイント** チェックポイント保存をバックグラウンドで行い、学習を中断せずに進められるため、全体の効率が向上します[4]。 - **柔軟な再開** 異なるパラレリズム（テンソル/パイプライン並列度）で保存されたチェックポイントからの再開が可能で、トレーニング構成の変更にも柔軟に対応できます[4]。 --- **5. データ前処理・キュレーションの高速化** - **NeMo Curator** DaskやRAPIDSを活用し、GPUでデータのダウンロード、抽出、クリーニング、フィルタリング、重複排除、シャッフルなどを大規模に並列処理します。高品質なデータを効率的に生成でき、モデルの収束も速くなります[5]。 - **RMM（Rapids Memory Manager）オプション** `--rmm-async`や`--rmm-release-threshold`等のフラグでメモリ割り当て・解放を最適化し、GPUメモリの効率的な利用が可能です[3]。 --- **6. 推論パイプラインの高速化** - **Triton Inference Server連携** 学習後の大規模モデルを分散環境で高速推論できるよう、Triton Inference Serverとの統合が可能です[6]。 --- ## まとめ表 | 項目 | 詳細 | 参考 | |--------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------|------| | データ並列化 | DDP＋分散オプティマイザでメモリ・通信効率化、Adam対応 |[7] | | テンソル並列化 | モデル重み・計算をGPU間分割、巨大モデル対応 |[2] | | パイプライン並列化 | 層ごとにGPU分担、インタリーブドでバブル最小化 |[2] | | コンテキスト並列化 | シーケンス方向で分割、通信最適化でメモリ削減 |[2] | | 分散オプティマイザ | 勾配reduce-scatter＋パラメータall-gather、通信と計算のオーバーラップ |[7] | | 選択的再計算・CPUオフロード | メモリ節約のためアクティベーション再計算やCPU退避 |[6] | | Attention高速化 | Flash Attention、Grouped/Multi-Query/Sliding Windowなど多様な手法 |[6] | | 混合精度計算 | FP16/BF16/FP8＋TEで高速・省メモリ、モデル状態はFP32保持 |[1] | | 分散チェックポイント | FPSで並列保存、非同期保存、異なる並列度での再開可 |[4] | | データ前処理 | NeMo Curator＋Dask/RAPIDSで大規模データ高速処理、RMMでメモリ最適化 |[3][5]| | 推論パイプライン | Triton Inference Serverと連携し大規模分散推論 |[6] | --- 各項目の公式ドキュメントには、設定例やパラメータ、APIの詳細も掲載されていますので、実装時は該当ドキュメントを参照してください。 Sources [1] Mixed Precision Training — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.09/nemotoolkit/features/mixed_precision.html [2] Parallelisms — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/nemotoolkit/features/parallelisms.html [3] Best Practices — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.09/datacuration/bestpractices.html [4] NeMo Distributed Checkpoint User Guide - NVIDIA Docs https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/nemotoolkit/checkpoints/dist_ckpt.html [5] NVIDIA NeMo Curator for Developers https://developer.nvidia.com/nemo-curator [6] Accelerate your generative AI distributed training workloads with the ... https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-your-generative-ai-distributed-training-workloads-with-the-nvidia-nemo-framework-on-amazon-eks/ [7] Parallelisms — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.09/nemotoolkit/features/parallelisms.html [8] NVIDIA NeMo Framework Developer Docs https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/nemotoolkit/index.html [9] NVIDIA/NeMo: A scalable generative AI framework built for ... - GitHub https://github.com/NVIDIA/NeMo [10] Deploy NeMo Models in the Framework - NVIDIA Docs https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/deployment/llm/in_framework.html [11] How to optimize AI model training with NeMo - LinkedIn https://www.linkedin.com/posts/eliuthandres_accelerate-your-generative-ai-distributed-activity-7219076054206820352-RjQX [12] Context Parallelism — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/longcontext/contextparallel.html [13] Activation Recomputation — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.09/nemotoolkit/features/optimizations/activation_recomputation.html [14] Mistral — NVIDIA NeMo Framework User Guide 24.07 documentation https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.07/llms/mistral/index.html [15] Distributed Checkpoints — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.09/nemotoolkit/checkpoints/dist_ckpt.html [16] NVIDIA/NeMo-Curator: Scalable data pre processing and ... - GitHub https://github.com/NVIDIA/NeMo-Curator [17] Model customization using NVIDIA AI Enterprise | Design Guide ... https://infohub.delltechnologies.com/l/design-guide-generative-ai-in-the-enterprise-model-customization/model-customization-using-nvidia-ai-enterprise-1/ [18] Communication Overlap — NVIDIA NeMo Framework User Guide https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.09/nemotoolkit/features/optimizations/communication_overlap.html [19] NeMo2 Parallelism - BioNeMo Framework https://nvidia.github.io/bionemo-framework/user-guide/background/nemo2/ [20] nvidia/canary-180m-flash - Hugging Face https://huggingface.co/nvidia/canary-180m-flash