RECHERCHE · NVIDIA
Réduire les goulots d'étranglement HBM dans l'entraînement LLM sous JAX avec le host offloading
NVIDIA détaille comment le host offloading permet de dépasser les limites de mémoire HBM des GPU lors de l'entraînement de LLM avec JAX.
NVIDIA Developer Blog·Tanya Lenz·10 juillet 2026
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L'entraînement de LLM se heurte fréquemment aux limites de la mémoire haute bande passante (HBM) des GPU avant que le calcul ne soit pleinement exploité. Poids du modèle, gradients, états de l'optimiseur et activations intermédiaires se disputent cette ressource. NVIDIA explique comment le host offloading — déportation de données vers la RAM CPU — permet de contourner ce goulot d'étranglement dans les pipelines JAX et d'améliorer la scalabilité.
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