기법 및 라이브러리: Sharded Training
ㅁ 기법 및 라이브러리
ㅇ 정의:
분산 학습에서 모델의 파라미터와 데이터를 여러 장치에 나누어 처리하여 학습 속도를 향상시키는 기법.
ㅇ 특징:
– 대규모 모델의 학습에 적합.
– GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있음.
– 네트워크 통신량이 증가할 수 있음.
ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터셋과 모델을 사용하는 경우.
– GPU 메모리가 제한적인 환경에서 학습이 필요한 경우.
ㅇ 시험 함정:
– Sharded Training과 Data Parallelism을 혼동하는 경우.
– 네트워크 병목 현상을 고려하지 않는 경우.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– Sharded Training은 GPU 메모리 최적화에 유리하다. (O)
– Sharded Training은 데이터 복제를 통해 속도를 높인다. (X)
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1. Sharded Training
ㅇ 정의:
모델의 파라미터를 여러 장치에 분산 저장하고, 각 장치가 자신에게 할당된 부분만 처리하도록 하는 분산 학습 기법.
ㅇ 특징:
– 모델 전체를 단일 GPU에 올릴 수 없을 때 유용.
– 각 장치 간 동기화가 필요하여 통신량 증가 가능.
– 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있음.
ㅇ 적합한 경우:
– 초대형 언어 모델이나 이미지 생성 모델 학습.
– GPU 메모리 부족 문제를 해결해야 하는 경우.
ㅇ 시험 함정:
– Sharded Training은 항상 속도를 증가시킨다고 생각하는 오류.
– 모델의 모든 파라미터가 항상 균등하게 나뉜다고 가정하는 오류.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– Sharded Training은 GPU 메모리 부족 문제를 해결할 수 있다. (O)
– Sharded Training은 각 GPU가 전체 모델을 복제하여 처리한다. (X)
ㅁ 추가 학습 내용
Sharded Training과 데이터 병렬 처리(Data Parallelism)의 차이점을 명확히 이해하기 위해 다음과 같이 정리할 수 있습니다:
1. **Sharded Training**:
– 모델의 파라미터를 여러 장치에 분산하여 저장하고 계산을 수행합니다.
– 각 장치가 모델의 일부만을 처리하며, 전체 모델이 여러 장치에 걸쳐 나뉘어져 있습니다.
– 네트워크 통신을 최소화하기 위해 각 장치가 자신의 파라미터와 관련된 계산만 수행하고, 필요한 경우에만 데이터를 교환합니다.
– 네트워크 병목 현상을 줄이기 위해 Gradient Sharding이나 All-Reduce와 같은 통신 최적화 기법을 사용할 수 있습니다.
2. **데이터 병렬 처리 (Data Parallelism)**:
– 동일한 모델의 복사본을 여러 장치에 배치하고, 각 장치가 다른 데이터 배치를 처리합니다.
– 모든 장치가 동일한 모델 구조를 유지하며 독립적으로 계산을 수행한 뒤, 결과를 합산하거나 평균화하여 업데이트합니다.
– All-Reduce 통신 방식을 사용하여 각 장치가 계산한 그래디언트를 합산하여 모델을 동기화합니다.
3. **주요 차이점**:
– Sharded Training은 모델을 분할하여 처리하는 방식으로, 메모리 효율성을 높이고 더 큰 모델을 학습할 수 있게 합니다.
– 데이터 병렬 처리는 동일한 모델 복사본을 사용하므로 모델 크기에는 제한이 있을 수 있지만, 데이터 처리 속도를 높이는 데 유리합니다.
4. **통신 최적화 기법**:
– **All-Reduce**: 모든 장치에서 계산된 그래디언트를 효율적으로 합산하여 모델을 동기화하는 방식으로, 데이터 병렬 처리에서 일반적으로 사용됩니다.
– **Gradient Sharding**: 그래디언트를 분할하여 네트워크 통신량을 줄이는 방법으로, Sharded Training에서 활용될 수 있습니다.
이 두 개념은 모델 학습을 병렬화하는 방법에서 접근 방식이 다르며, 사용 목적과 모델 크기에 따라 적합한 방식을 선택해야 합니다.