PyTorch MonarchをAMD GPUに導入：ROCm上でのシングルコントローラー分散トレーニング

PyTorch MonarchをAMD GPUで動作させるための技術。大規模言語モデル（LLM）の学習には、数百から数千のGPUにわたる分散学習が必要であり、この規模ではハードウェア障害は予期される事象となる。本稿では、ROCm上で単一コントローラによる分散学習を実現し、大規模学習における効率と信頼性を向上させるアプローチについて解説している。

• PyTorch MonarchがAMD GPU上でROCmを介して導入され、CUDA環境外での利用が可能になった。
• これにより、大規模言語モデル(LLM)の分散学習における信頼性と耐障害性が向上する。
• 単一コントローラーモデルがAMD GPUエコシステムに拡張され、より広範なハードウェアで利用可能になる。
• ノード障害発生時でも、トレーニング全体を停止させずに動的に回復する機能が実証されている。