チェックポイントシャーディング

チェックポイントシャーディングとは、大規模言語モデルなどの膨大なパラメータを持つニューラルネットワークを訓練する際、学習状態を記録したチェックポイントデータを単一のストレージに集中させず、複数の計算ノードに分散して保存および読み込みを行う技術を指します。現代の深層学習ではモデル規模が数千億パラメータに達し、チェックポイントのデータサイズは数テラバイトを超えることが一般的です。従来の単一ノードによる保存方式では、ストレージへの書き込みや読み出しがボトルネックとなり、学習全体の進行が著しく停滞する問題がありました。本技術は、この巨大なデータを物理的または論理的に分割して並列処理を行うことで、システム全体のI/O効率を抜本的に改善する手法です。