Распределённая настройка GPU для обработки больших языковых моделей (LLM) работает следующим образом: для ускорения обучения модели используются кластеры, где тысячи машин соединены сетью с высокой пропускной способностью. 4 Это позволяет распределять задачи и эффективно обрабатывать огромные объёмы информации. 4

Например, в системе Petals модель делится на несколько блоков и размещается на разных серверах, которые могут находиться в любой точке планеты. 1 Все желающие могут присоединиться к одному из них, чтобы поделиться вычислительной мощностью своей видеокарты. 1

Также для обработки LLM на видеокартах с ограниченным объёмом памяти, например, используется библиотека Xformers. 5 Она оптимизирует использование видеопамяти, распределяя ресурсы более разумно и эффективно. 5 Например, анализирует потребности модели в памяти в режиме реального времени и динамически распределяет ресурсы, отдавая приоритет наиболее важным операциям и освобождая память, которая больше не используется. 5