TPUの線形拡張仮定はハードウェアの異質性とメモリバリアンスを無視しており、並列技術はコンパイラ最適化と深く結合しなければ、実際の性能ボトルネックを突破するのは難しい。
『モデルの拡張方法：大型言語モデル（LLMs）がTPUアーキテクチャにおける応用をシステム的視点で解析する』は、深層学習モデルの計算規模を単一ハードウェアから数万台規模に拡張しつつ、計算性能の線形増加（強いスケーリング）を維持する方法を効果的に検討する。本書はTPUとGPUハードウェアの特性を説明し、Transformerアーキテクチャが現存ハードウェア上で最適化される仕組みを解析し、新モデルアーキテクチャ設計の研究者や現行LLMの性能を最適化するエンジニアにとって実用性が高い。計算、メモリ、通信制限を切り口に、効率的なボトルネックと対応する解決策を紹介する。
内容は3つの部分に分かれている。第1部は基礎概念を説明し、roofline analysisの使用、TPUの動作方法、sharded matrixの計算方法を含む。第2部はTransformerに焦点を当て、その数学的計算詳細（パラメータ数と計算要求）を深く探求し、データ並列、テンソル並列、パイプライン並列、専門家並列などの複数の並列技術を用いてモデルのトレーニングと推論性能を最適化する方法を解説する。第3部は実践的な指導を提供し、JAXを用いたTPUのプログラミング方法、TensorBoard profilerなどのツールを用いた実際の問題の検出と修正方法を示す。
本書の最終的な目的は、特定のハードウェアプラットフォーム上で並列技術を選び、モデルを設定できるように読者に備わらせることで、大型Transformerモデルの現代ハードウェアでのトレーニングと推論効率を向上させることである。LLaMA-3などの人気のあるオープンソースモデルのケーススタディも特徴であり、コストと性能の考慮を含む具体的な実践ガイドを提供する。また、本書は読者にディスカッションへの参加とフィードバックを奨励し、内容を継続的に更新・最適化している。
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