論文の概要: Pretraining A Large Language Model using Distributed GPUs: A Memory-Efficient Decentralized Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11543v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 04:02:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.630805
• Title: Pretraining A Large Language Model using Distributed GPUs: A Memory-Efficient Decentralized Paradigm
• Title（参考訳）: 分散GPUを用いた大規模言語モデルの事前学習:メモリ効率の良い分散パラダイム
• Authors: Jinrui Zhang, Chaodong Xiao, Aoqi Wu, Xindong Zhang, Lei Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,SParse Expert Synchronization (SPES)を提案する。 SPESはノードごとに専門家のサブセットのみを訓練し、メモリフットプリントを大幅に低下させる。 7Bモデルをスクラッチから,9Bモデルを高密度チェックポイントからアップサイクルすることで,スケーラビリティを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.526901917227425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretraining large language models (LLMs) typically requires centralized clusters with thousands of high-memory GPUs (e.g., H100/A100). Recent decentralized training methods reduce communication overhead by employing federated optimization; however, they still need to train the entire model on each node, remaining constrained by GPU memory limitations. In this work, we propose SParse Expert Synchronization (SPES), a memory-efficient decentralized framework for pretraining mixture-of-experts (MoE) LLMs. SPES trains only a subset of experts per node, substantially lowering the memory footprint. Each node updates its local experts and periodically synchronizes with other nodes, eliminating full-parameter transmission while ensuring efficient knowledge sharing. To accelerate convergence, we introduce an expert-merging warm-up strategy, where experts exchange knowledge early in training, to rapidly establish foundational capabilities. With SPES, we train a 2B-parameter MoE LLM using 16 standalone 48GB GPUs over internet connections, which achieves competitive performance with centrally trained LLMs under similar computational budgets. We further demonstrate scalability by training a 7B model from scratch and a 9B model upcycled from a dense checkpoint, both of which match prior centralized baselines. Our code is available at https://github.com/zjr2000/SPES.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の事前トレーニングは通常、数千のハイメモリGPU(例:H100/A100)を備えた集中クラスタを必要とする。 最近の分散トレーニング手法は、フェデレートされた最適化を利用することで通信オーバーヘッドを低減するが、GPUメモリの制限により制限されたまま、各ノードでモデル全体をトレーニングする必要がある。 本研究では,SParse Expert Synchronization (SPES) を提案する。 SPESはノードごとに専門家のサブセットのみを訓練し、メモリフットプリントを大幅に低下させる。 各ノードはローカルの専門家を更新し、定期的に他のノードと同期し、効率的な知識共有を確保しながら全パラメータ送信を排除します。 収束を加速するため,専門家が早期に知識を交換し,基礎的能力を迅速に確立する,専門家統合型ウォームアップ戦略を導入する。 SPESでは、インターネット接続上で16のスタンドアロン48GB GPUを使用して、2BパラメータMOE LLMをトレーニングし、同様の計算予算の下で、集中的に訓練されたLLMと競合する性能を実現する。 さらに、スクラッチから7Bモデル、濃密なチェックポイントからリサイクルされた9Bモデルをトレーニングすることでスケーラビリティを実証する。 私たちのコードはhttps://github.com/zjr2000/SPES.comで公開されています。

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