32. 1つのGPUでは足りない？複数GPUでLLMを訓練する方法を学ぼう！
こんにちは！今回は、LLM（大規模言語モデル）のトレーニングを「スケールアップ」する方法について学んでいきます。
前回までは、1つのGPU（グラフィック処理装置）でモデルをファインチューニングする方法を学びましたよね。でも、もっと大きなモデルを訓練したい場合はどうすればいいでしょうか？8億パラメータや130億パラメータのモデルは、1つのGPUでは扱えないことが多いんです。
この記事では、複数のGPUを使って効率的にトレーニングする方法と、そのために必要な技術について、初心者にもわかりやすく解説していきます！
Week 4で何を学ぶ？
これまでの復習
Week 1から3では、基礎から始めて、1つのGPUで完全なファインチューニングを行うワークフローを構築しました。データの準備、モデルの設定、クラウドGPUの使い方など、基本的なスキルを身につけましたね。
Week 4でステップアップ！
今週は、エンジニアリングのレベルを上げます。LLMトレーニングにおける最大の課題に答えていきます：
「モデルがGPUに収まらない。どうすればいい？」
この質問は、LLMエンジニアリングの世界では非常によく遭遇する問題なんです。1つのGPUのメモリには限界がありますからね。
今週学ぶこと
以下の重要なトピックをカバーしていきます：
- メモリ計算: 任意のモデルのメモリ要件を計算する方法
- 単一GPU最適化: 1つのGPUをできるだけ効率的に使う方法
- GPU通信: 分散トレーニング中にGPUがどのように通信するか（ハードウェアとソフトウェア両面）
- データ並列化: 速度向上のためにマルチGPUを使うタイミング
- メモリシャーディング: FSDP/ZeROを使った効率的なメモリ管理
- 再現可能なトレーニング: Axolotlが分散トレーニングを簡単にする方法
- 高度な並列化: パイプライン並列化やテンソル並列化の基礎
実践的なスキルとして、Accelerateを使って最初のマルチGPUトレーニングジョブを実行し、スループット（処理速度）がどのように向上するかを観察します！
なぜこれが重要なのか？
今週学ぶ内容は、本番環境のチーム、研究機関、大規模モデルトレーニング環境で実際に使用されている実世界のLLMエンジニアリング技術です。
趣味のプロジェクトから本格的なプロダクションまで、モデルのスケールに合わせて適切な戦略を選べるようになることが目標なんですね！
Week 4のロードマップ
それでは、今週の詳細なロードマップを見ていきましょう。
Lesson 1: GPUメモリ要件を理解する
まず基礎から始めます。GPUのメモリは具体的にどこに使われているのでしょうか？
メモリの使用先は主に3つあります：
– 重み（Weights）: モデルのパラメータそのもの
– 勾配（Gradients）: 学習のために計算される微分値
– 活性化（Activations）: 中間的な計算結果
これらを合計すると、意外と大きなメモリが必要になるんです。
このレッスンでは、異なるトレーニングモード（完全なファインチューニング、LoRA、QLoRAなど）で必要なメモリ量を計算する方法を学びます。数字に基づいて、どのトレーニング方法が自分のリソースに合っているか判断できるようになりますよ！
Lesson 2: メモリ最適化テクニック
1つのGPUでもっと多くのことをやりたい！そんなときに使える技術を学びます：
- 勾配累積（Gradient Accumulation）: 小さなバッチを複数回実行して、大きなバッチと同等の効果を得る
- チェックポイント（Checkpointing）: 中間結果を保存せず、必要なときに再計算することでメモリを節約
- 混合精度（Mixed Precision）: 計算の精度を調整してメモリを節約
- 8-bitオプティマイザー: 最適化アルゴリズムのメモリ使用量を削減
- QLoRA: 量子化とLoRAを組み合わせた超効率的な手法
これらのテクニックを組み合わせることで、単一GPUでもかなり大きなモデルを扱えるようになるんですね！
Lesson 3: 分散トレーニングの基礎（オプション）
複数のGPUがどうやって協力して働くのか、その仕組みを理解します。
GPUは以下のような通信経路を使って情報をやり取りします：
– PCIe: 一般的なコンピュータのバス
– NVLink: NVIDIAの高速通信技術
– InfiniBand: データセンターで使われる超高速ネットワーク
そして、GPU間でデータを同期させるために「集団操作」という技術を使います：
– All-Reduce: 全GPUの勾配を合計して、全員に配布
– All-Gather: 各GPUからデータを集めて、全員が全データを持つ
これらは、DDP（Distributed Data Parallel）、FSDP（Fully Sharded Data Parallel）、ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）といった分散トレーニング手法の基盤となる技術です。
注意: このレッスンはオプションです。ツールの使い方だけ知りたい方はスキップしてもOK。でも、システムの仕組みを深く理解したい方には必読ですよ！
Lesson 4: Accelerateによるデータ並列化
ここから実践的な内容に入ります！
データ並列化（DDP: Distributed Data Parallel）は、複数のGPUを使ってトレーニングを高速化する最も基本的な方法です。
仕組みはシンプルで：
1. データセットを複数のGPUに分割
2. 各GPUが独立してモデルのコピーを訓練
3. 各ステップの最後に勾配を同期
4. 全GPUが同じ更新を適用
Hugging FaceのAccelerateライブラリを使えば、これが驚くほど簡単に実装できるんです！コードをほとんど変更せずに、マルチGPU実行と勾配同期を管理してくれます。
実際に動かして、トレーニング速度がどれだけ向上するか見てみましょう！
Lesson 5: DeepSpeed ZeROによるメモリシャーディング
単一GPUでは、モデルのすべてのパラメータ、勾配、オプティマイザー状態を1つのGPUメモリに保持する必要があります。これが大きなボトルネックなんですよね。
DeepSpeedのZeRO（Zero Redundancy Optimizer）は、この問題を解決する革新的な技術です。
ZeROには3つのステージがあります：
– Stage 1: オプティマイザー状態を分割
– Stage 2: オプティマイザー状態と勾配を分割
– Stage 3: オプティマイザー状態、勾配、パラメータをすべて分割
Stage 3を使えば、1つのGPUには収まらない巨大なモデルでも、複数のGPUに分散して訓練できるようになります！
Lesson 6: FSDP（Fully Sharded Data Parallelism）
FSDPは、PyTorch公式のメモリシャーディング技術です。DeepSpeed ZeROと似たアプローチですが、PyTorchネイティブで実装されています。
FSDPの特徴：
– パラメータと勾配を効率的にGPU全体でシャード（分割）
– 単一デバイスに収まらないモデルでもトレーニング可能
– PyTorchとの統合がスムーズ
DeepSpeed ZeROとFSDPはそれぞれ長所があるので、プロジェクトの要件に応じて選択することになります。
Lesson 7: Axolotlによる本番対応トレーニング
ここまで学んだ技術を、実際のプロジェクトで簡単に使えるようにする方法を学びます。
Axolotlは、LLMのファインチューニングを再現可能でスケーラブルにするフレームワークです。
従来の方法：
– Pythonスクリプトにトレーニング設定がハードコード
– 環境を変えるたびにコードを書き直す必要がある
– 実験の再現が難しい
Axolotlを使うと：
– YAMLファイルで設定を管理
– コードの書き直しなしに、設定変更だけでDDP、FSDP、DeepSpeedを切り替え
– 同じ設定ファイルがあれば、誰でも同じ実験を再現可能
これは、プロフェッショナルなLLMエンジニアが使う「本番グレード」のワークフローなんです！
Lesson 8: 高度な並列化（認識レベル）
最後に、最先端の並列化技術について学びます。これらはOpenAIやAnthropicのような企業がフロンティアスケールのモデル（GPT-4、Claude など）を訓練するために使っている技術です：
パイプライン並列化（Pipeline Parallelism）
モデルを複数の層に分割し、それぞれ異なるGPUに配置します。まるで工場の組み立てラインのように、データが次々と処理されていくイメージですね。
テンソル並列化（Tensor Parallelism）
1つの層を複数のGPUに分割します。非常に大きな層（たとえば数十億パラメータの行列）を扱うときに有効です。
3D並列化
データ並列化、パイプライン並列化、テンソル並列化を組み合わせた究極の手法です。数千個のGPUを使った超大規模トレーニングで使われます。
このレッスンは「認識レベル」なので、実装の詳細まで踏み込むわけではありませんが、これらの技術が存在すること、そしてどのように組み合わされているかを理解することが目標です。
次のステップ
Week 4は、Lesson 1から始まります：
- GPUメモリが実際にどこに使われるかを理解する
- 任意のモデルの要件を計算する方法を学ぶ
- 数値に基づいて適切なトレーニング方法を選択する
この基礎知識が、Week 4の他のすべてのレッスンの土台になります。
まとめ
今回は、Week 4の概要として、複数GPUを使ったLLMトレーニングのスケーリング方法について学ぶ内容を紹介しました。
重要なポイント：
1. 1つのGPUでは限界がある：大きなモデルは単一GPUに収まらない
2. 複数の解決策がある：データ並列化、メモリシャーディング、高度な並列化
3. 適切な技術を選ぶ：モデルサイズと利用可能なリソースに応じて
4. 本番グレードのツール：Axolotlのようなフレームワークで再現可能なワークフローを構築
小さなQLoRAプロジェクトから、マルチGPU完全ファインチューニングまで、あらゆるスケールのモデルに適切な戦略を選択できるようになることが目標です！
それでは、次のレッスンで基礎から深く学んでいきましょう。楽しみにしていてくださいね！
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