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Un billet technique détaille la chasse aux « fantômes VRAM », ces fuites de mémoire GPU qui plombent l'entraînement des modèles.
H Company détaille des techniques pour diagnostiquer et corriger les fuites de VRAM lors de l'entraînement de modèles d'IA.
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 présente une approche de parallélisme tensoriel non uniforme pour maintenir l'efficacité des entraînements LLM malgré les interruptions matérielles.
Un guide technique détaillé et commenté pour maîtriser la boucle d'entraînement PyTorch, de l'initialisation à l'optimisation.