ㅁ 분산 학습

ㅇ 정의:
여러 대의 컴퓨터 또는 프로세서를 활용하여 대규모 데이터나 복잡한 모델을 병렬로 학습시키는 기법.

ㅇ 특징:
– 데이터 병렬화와 모델 병렬화를 통해 학습 속도를 향상.
– 네트워크 대역폭과 동기화 오버헤드가 중요한 성능 요소.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터셋을 처리해야 하거나, 단일 GPU 또는 CPU로는 학습 시간이 과도하게 걸리는 경우.
– 딥러닝 모델의 파라미터 수가 매우 많아 단일 메모리에 적합하지 않은 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 분산 학습이 항상 성능을 향상시키는 것으로 오해.
– 네트워크 병목현상이 없는 환경에서만 효과적이라는 점을 간과.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 분산 학습은 데이터 병렬화와 모델 병렬화를 통해 학습 속도를 향상시킬 수 있다.
– X: 분산 학습은 항상 단일 학습보다 효율적이다.

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1. Horovod

ㅇ 정의:
Uber에서 개발한 분산 딥러닝 프레임워크로, Open MPI를 기반으로 하여 TensorFlow, PyTorch 등과 통합 가능.

ㅇ 특징:
– AllReduce 알고리즘을 활용하여 GPU 간의 효율적인 통신 수행.
– 간단한 API로 기존 코드에 쉽게 통합 가능.
– Horovod의 주요 목표는 분산 학습의 간소화와 성능 최적화.

ㅇ 적합한 경우:
– 다수의 GPU를 사용하는 환경에서 딥러닝 모델을 병렬 학습할 때.
– 기존 TensorFlow 또는 PyTorch 코드를 최소한의 수정으로 분산 학습을 적용하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Horovod가 모든 분산 학습 환경에서 최적이라는 오해.
– AllReduce 알고리즘이 항상 네트워크 병목현상을 해결한다고 생각하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Horovod는 Open MPI 기반으로 GPU 간 통신을 최적화한다.
– X: Horovod는 네트워크 병목현상을 완전히 제거한다.

ㅁ 추가 학습 내용

분산 학습에서 데이터 병렬화와 모델 병렬화는 중요한 개념으로, 각각의 방식은 학습 작업을 효율적으로 분산하여 처리 속도를 높이는 데 기여합니다.

데이터 병렬화는 동일한 모델을 여러 데이터 샤드에 병렬로 적용하여 학습을 수행하는 방식입니다. 이 방법에서는 전체 데이터셋을 여러 부분으로 나누고, 각 부분을 독립적으로 처리합니다. 모든 작업자는 동일한 모델을 사용하며, 학습 후 각 작업자의 결과를 병합하여 최종 모델을 업데이트합니다. 데이터 병렬화는 대규모 데이터셋을 처리할 때 유용하며, 일반적으로 GPU를 활용한 병렬 학습에서 널리 사용됩니다.

모델 병렬화는 하나의 모델을 여러 프로세서에 나누어 학습시키는 방식입니다. 이 방식은 모델의 크기가 커서 단일 프로세서의 메모리에 적합하지 않을 때 사용됩니다. 모델의 각 부분이 서로 다른 프로세서에서 계산되며, 프로세서 간의 통신을 통해 전체 모델의 학습이 이루어집니다. 모델 병렬화는 특히 딥러닝에서 매우 큰 신경망을 학습시킬 때 유용합니다.

Horovod와 Distributed Data Parallel(DDP)는 데이터 병렬화 방식에서 널리 사용되는 두 가지 기술입니다. Horovod는 TensorFlow, PyTorch 등 다양한 딥러닝 프레임워크에서 사용 가능하며, AllReduce 알고리즘을 사용해 작업자 간의 모델 파라미터를 효율적으로 동기화합니다. Horovod는 간단한 API와 쉬운 확장성을 제공하며, GPU 간 통신을 최적화하여 성능을 높입니다.

DDP는 PyTorch에서 제공하는 데이터 병렬화 기술로, GPU마다 하나의 프로세스를 실행하여 병렬 학습을 수행합니다. DDP는 작업자 간의 동기화를 위해 NCCL 라이브러리를 사용하며, Horovod보다 더 깊이 PyTorch에 통합되어 있어 PyTorch 사용자에게 익숙한 환경을 제공합니다. DDP는 Horovod에 비해 초기 설정이 간단하고 PyTorch의 기본 기능과 자연스럽게 결합됩니다.

성능 측면에서 DDP는 Horovod와 유사한 수준의 GPU 활용도를 제공하지만, Horovod는 더 많은 딥러닝 프레임워크를 지원하는 장점이 있습니다. 사용성 측면에서는 Horovod가 다양한 환경에서 더 폭넓게 활용될 수 있는 반면, DDP는 PyTorch 사용자에게 더 직관적이고 간편한 경험을 제공합니다. 선택은 사용자의 환경, 프레임워크 선호도, 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.