AIモデルのシャーディング技術による小容量VRAMでの分散運用

AIモデルのシャーディング技術による小容量VRAMでの分散運用とは

AIモデルのシャーディング技術による小容量VRAMでの分散運用とは、大規模なAIモデル、特にTransformerベースのLLMなどを、単一のGPUではVRAM容量が不足する場合に、複数のGPUやデバイスに分割して実行する手法です。モデルのパラメータや計算グラフ、あるいはデータを細かく「シャード（断片）」に分割し、それぞれのシャードを異なるデバイスが担当することで、全体としてモデルを効率的に動作させることが可能になります。これにより、高価な大容量VRAMを持つGPUを複数購入することなく、既存の限られたリソースを有効活用し、大規模AIモデルのローカル環境での運用を実現します。親トピック「VRAM容量対策」における具体的な解決策の一つとして非常に重要です。

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