{
“contents”: ”
ㅁ 분산 학습

ㅇ 정의:
여러 대의 컴퓨팅 장치를 활용하여 대규모 데이터를 병렬적으로 처리하고 학습 속도를 향상시키는 기술.

ㅇ 특징:
– 모델을 여러 장치에 복제하여 데이터 샤딩을 통해 병렬 학습 수행.
– 네트워크 통신이 잦아 성능 저하 가능성 존재.
– 학습 속도는 데이터 분할 및 통신 효율에 크게 영향을 받음.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터셋을 처리해야 하는 경우.
– GPU, TPU 등 고성능 장치를 여러 대 활용할 수 있는 환경.

ㅇ 시험 함정:
– 분산 학습의 장점만 강조하고 통신 병목 현상을 간과하는 경우.
– 데이터 병렬 학습과 모델 병렬 학습 간의 차이를 혼동하는 경우.

ㅇ 시험 대비 \”패턴 보기\” 예시:
O: 분산 학습은 데이터 병렬 학습과 모델 병렬 학습으로 나뉜다.
X: 분산 학습은 항상 성능이 향상된다.

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1. Data Parallel

ㅇ 정의:
동일한 모델을 여러 장치에 복제하여 각 장치가 다른 데이터 샤드를 학습하는 방식.

ㅇ 특징:
– 데이터 샤딩을 통해 병렬 학습 수행.
– 모든 장치가 동일한 모델을 사용하므로 모델 동기화가 필요.
– 네트워크 통신으로 인해 장치 간 병목 현상이 발생할 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터셋을 처리할 때.
– 동일한 모델을 여러 장치에서 병렬적으로 학습해야 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 데이터 병렬 학습이 모델 병렬 학습보다 항상 우수하다고 생각하는 경우.
– 데이터 샤드 간 동기화 문제를 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 \”패턴 보기\” 예시:
O: 데이터 병렬 학습은 동일한 모델을 여러 장치에서 병렬적으로 학습한다.
X: 데이터 병렬 학습은 데이터 샤드 간 동기화를 필요로 하지 않는다.
“,
“suggest”: ”
– 데이터 병렬 학습의 성능 향상을 위해 사용하는 AllReduce 알고리즘에 대한 설명 추가.
– 데이터 병렬 학습에서 발생하는 네트워크 병목 현상을 해결하기 위한 최신 기술 및 사례 소개.
– 모델 병렬 학습과의 비교를 통해 데이터 병렬 학습의 장단점을 더 구체적으로 설명.
– 실제 분산 학습 환경에서 발생할 수 있는 문제점 및 해결 방안에 대한 추가 정보 제공.
”
}