RoundPipe: Entrenamiento eficiente en múltiples GPUs de consumo | Optimización de paralelismo de tubería para hardware doméstico | Cómo entrenar modelos grandes sin GPUs de gama empresarial

Abstract

PROBLEMA: El entrenamiento de modelos de lenguaje grandes suele requerir GPUs de grado empresarial (H100/A100) con gran ancho de banda de interconexión, lo cual es prohibitivo para usuarios y pequeñas empresas. SOLUCIÓN: El paper introduce RoundPipe, una técnica de paralelismo de tubería diseñada específicamente para optimizar el paso de tensores en redes de GPUs de consumo con anchos de banda limitados. METODOLOGÍA: Implementan un esquema de scheduling circular que minimiza las burbujas en el pipeline y maximiza el uso de la VRAM disponible en hardware doméstico. RESULTADOS: Logran una eficiencia de entrenamiento comparable a clusters de alta gama con una fracción del costo, permitiendo el pre-entrenamiento de modelos de miles de millones de parámetros en estaciones de trabajo estándar. RELEVANCIA: Democratiza el acceso al desarrollo de IA de frontera al reducir las barreras de hardware para el entrenamiento y fine-tuning masivo.