Nuova Comunicazione Collettiva Ottimizza l’Addestramento di Modelli Linguistici su Larga Scala
Un recente studio pubblicato su arXiv (arXiv:2510.20171v4) presenta NCCLX, un nuovo framework di comunicazione collettiva sviluppato da Meta. Questo framework è progettato per ottimizzare le prestazioni nell’addestramento e nell’inferenza di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) su cluster di GPU su larga scala, fino a oltre 100.000 unità.
L’aumento delle dimensioni dei modelli linguistici richiede framework di comunicazione altamente efficienti. I metodi tradizionali mostrano limiti significativi in termini di throughput e latenza quando si lavora su centinaia di migliaia di GPU, ostacolando lo sviluppo e l’implementazione di modelli all’avanguardia. NCCLX risolve queste sfide offrendo uno scambio di dati affidabile, ad alto throughput e a bassa latenza, essenziale sia per l’addestramento sincrono che per i requisiti di bassa latenza dell’inferenza.
Il framework è stato valutato empiricamente sul modello Llama4, dimostrando miglioramenti sostanziali nell’efficienza della comunicazione. Questa ricerca rappresenta un passo avanti cruciale per consentire ai modelli linguistici di nuova generazione di operare su scale senza precedenti, aprendo la strada a progressi significativi nel campo dell’intelligenza artificiale.
Paper: ArXiv.org