Editing Openai/69256df6-133c-8005-ae25-fcf7c8af0f22 (section)

===== - 小規模モデル（数千万〜数億パラメータ）で単ノード学習なら、低レイテンシはそれほど重要ではない。 =====
* 大規模モデル（数十億〜数千億パラメータ）では、GPU間通信の低レイテンシは学習速度に直結するため非常に重要。
* Data Parallel + 大きなバッチサイズなら、帯域の方が重要で、レイテンシの影響は多少緩和される。

💡 補足
* 最近の分散学習ライブラリ（DeepSpeed, Megatron-LM, PyTorch FSDP）は通信の重み付けや圧縮（勾配圧縮、通信オーバーラップ）で低レイテンシの影響をある程度吸収できますが、完全には無視できません。

必要なら、私が「GPU台数・モデルサイズ別に、どれくらいの通信レイテンシまで許容できるか」を表にしてまとめることもできます。作りますか？