2026年01月29日
## 要約：
NVIDIA Megatron Coreで導入されたDynamic-CPは、LLMの追加学習やDiTの事前学習における可変長データのトレーニングを高速化する手法です。この手法は、コンテキストを動的に分割することで、メモリ使用量を削減し、効率的な並列処理を実現します。特に、長文データの処理においてその効果を発揮します。
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## 翻訳：
この投稿では、LLMの追加学習やDiTの事前学習で使用されるNVIDIA Megatron CoreのスケジューリングアプローチであるDynamic Context Parallelism (Dynamic-CP)を紹介します。Dynamic-CPは、トレーニング中にコンテキストを動的に分割することで、メモリ使用量を削減し、より効率的な並列処理を実現します。これにより、可変長の入力を効果的に処理できるようになり、トレーニング時間を短縮できます。特に大規模言語モデルやDiffusion-in-Transformerモデルのトレーニングにおいて有用です。
[📰 原文はこちら](https://developer.nvidia.com/blog/speeding-up-variable-length-training-with-dynamic-context-parallelism-and-nvidia-megatron-core/)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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