# Ep. 09: GPipe - Easy Scaling with Micro-Batch Pipeline Parallelism

Episodio de [Variabilis](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis), de Cápsulas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

- Publicado: 10 de marzo de 2026
- Duración: 16 min
- Temporada 1, episodio 9
- Audio: https://anchor.fm/s/10e3c84e4/podcast/play/116719302/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-2-10%2F72e29662-cbd8-5a11-31ad-0c7e8beb2937.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis/episodio/1893662-ep-09-gpipe-easy-scaling-with-micro-batch-pipeline-parallelism

## Sobre este episodio

Hoy vamos con GPipe, un paper que resolvió uno de los problemas más prácticos del deep learning: ¿Cómo entrenas modelos que son demasiado grandes para caber en una sola GPU? La respuesta: Pipeline parallelism con micro-batches. Suena técnico, pero es una idea elegante que permitió entrenar modelos de 6 mil millones de parámetros.

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