Sharding en los LLM: cómo repartir el cálculo entre varias GPU
Las redes neuronales grandes necesitan repartir sus matrices entre muchos aceleradores. A esto se le llama sharding. La forma de dividir los datos determina la velocidad y la eficiencia del entrenamiento de un LLM. Una mala estrategia de sharding hace que los aceleradores se esperen unos a otros, mientras que una buena mantiene todos los chips ocupados.
Procesado por IA desde Habr AI; editado por Hamidun News
Escalar los grandes modelos de lenguaje exige más de una GPU o TPU. Una de las técnicas clave para lograrlo es el sharding: repartir matrices y vectores entre varios aceleradores para que el cálculo se ejecute de forma eficiente y coordinada.
Por qué las matrices no caben en memoria
En las redes neuronales realmente grandes, las matrices de pesos y de activaciones casi nunca caben enteras en la memoria de una sola GPU o TPU. Un LLM actual puede tener cientos de miles de millones de parámetros, y cada uno ocupa varios bytes. Un solo acelerador simplemente no da abasto. Por eso hay que dividir, o «shardear», esas matrices entre varios chips.
Cómo funciona el sharding
Imaginemos una matriz A de tamaño [I, J]. Se puede dividir de varias formas:
- Por filas (row-wise) — el primer acelerador toma las filas 1–N, el segundo las filas N+1–2N, y así sucesivamente
- Por columnas (column-wise) — igual, pero en vertical
- División por bloques — la matriz se parte en bloques rectangulares que se reparten en una cuadrícula de chips
- Por diagonal y otros patrones — esquemas más complejos para operaciones específicas
La tarea de cada acelerador es ejecutar la operación sobre su parte de la matriz y después sincronizar los resultados con sus vecinos.
Qué influye en la calidad del sharding
La elección de la estrategia de sharding determina:
- Velocidad de entrenamiento — minimizar el tiempo de comunicación entre GPU
- Eficiencia de memoria — llenar correctamente los búferes de cada chip
- Ancho de banda — la cantidad de datos que hay que transferir entre aceleradores
- Localidad del cálculo — cuánto trabajo puede ejecutarse sin sincronización
Un mal sharding puede provocar que los aceleradores pasen la mayor parte del tiempo esperándose o desperdicien el ancho de banda de los enlaces entre ellos. Un buen sharding intenta minimizar estas pérdidas y mantener todos los chips trabajando a la vez.
Qué significa
El sharding no es solo una optimización técnica: es la base de la economía del escalado. Un buen reparto del cálculo permite usar clústeres de cientos y miles de GPU de modo que la velocidad total se acerque a la ideal y los recursos no se malgasten esperando la comunicación.
Preguntas frecuentes sobre la noticia
¿Qué se sabe sobre Por qué las matrices no caben en memoria?
En las redes neuronales realmente grandes, las matrices de pesos y de activaciones casi nunca caben enteras en la memoria de una sola GPU o TPU. Un LLM actual puede tener cientos de miles de millones de parámetros, y cada uno ocupa varios bytes. Un solo acelerador simplemente no da abasto. Por eso hay que dividir, o «shardear», esas matrices entre varios chips.
Cómo funciona el sharding?
Imaginemos una matriz A de tamaño [I, J]. Se puede dividir de varias formas: Por filas (row-wise) — el primer acelerador toma las filas 1–N, el segundo las filas N+1–2N, y así sucesivamente Por columnas (column-wise) — igual, pero en vertical División por bloques — la matriz se parte en bloques rectangulares que se reparten en una cuadrícula de chips Por diagonal y otros patrones — esquemas más complejos para operaciones específicas La tarea de cada acelerador es ejecutar la operación sobre su parte de la matriz y después sincronizar los resultados con sus vecinos.
¿Qué se sabe sobre Qué influye en la calidad del sharding?
La elección de la estrategia de sharding determina: Velocidad de entrenamiento — minimizar el tiempo de comunicación entre GPU Eficiencia de memoria — llenar correctamente los búferes de cada chip Ancho de banda — la cantidad de datos que hay que transferir entre aceleradores Localidad del cálculo — cuánto trabajo puede ejecutarse sin sincronización Un mal sharding puede provocar que los aceleradores pasen la mayor parte del tiempo esperándose o desperdicien el ancho de banda de los enlaces entre ellos. Un buen sharding intenta minimizar estas pérdidas y mantener todos los
Test Frontier LLMs & Autonomous Agents in One Workspace
Run Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, and DeepSeek side-by-side in Nomad AI (nomadnet.ai) — unified model routing, deep research, and multimodal workflows under one subscription.
Lo esencial de la IA — una vez por semana
Siete historias que de verdad importaron, elegidas a mano. Sin ruido ni notas de prensa.
¡Listo! Revisa tu correo para la confirmación.