分散学習
分散トレーニングでAIトレーニングを加速しましょう！トレーニング時間の短縮、モデルのスケーリング、複雑なMLプロジェクトのリソース最適化の方法を学びます。
分散学習は、複数のプロセッサに計算負荷を分散させることで、機械学習（ML）におけるモデル学習プロセスを加速するために使用される手法です。これらのプロセッサは、多くの場合GPU（Graphics Processing Unit）であり、単一のマシン上に配置することも、ネットワーク内の複数のマシンに分散させることもできます。データセットが大規模化し、深層学習モデルがより複雑になるにつれて、単一のプロセッサでの学習には膨大な時間がかかる可能性があります。分散学習は、このボトルネックに対処し、最先端のAIモデルを妥当な時間枠で開発することを可能にします。
分散学習の仕組み
分散学習戦略は、主に2つのカテゴリに分類され、これらは組み合わせて使用することもできます。
- データ並列処理: これは最も一般的なアプローチです。この戦略では、モデル全体が各ワーカー（またはGPU）に複製されます。メインのトレーニングデータセットはより小さなチャンクに分割され、各ワーカーにチャンクが割り当てられます。各ワーカーは、データのサブセットに対して順伝播と逆伝播を個別に計算して、勾配を生成します。これらの勾配は、通常、All-Reduceのようなプロセスを通じて集約および平均化され、統合された勾配を使用して、すべてのワーカーのモデルパラメータを更新します。これにより、モデルのすべてのコピーが同期された状態に保たれます。
- モデル並列化: この戦略は、モデルが大きすぎて単一のGPUのメモリに収まらない場合に使用されます。ここでは、モデル自体が分割され、異なるレイヤーまたはセクションが異なるワーカーに配置されます。データは、ニューラルネットワークのレイヤーを流れる際にワーカー間で受け渡されます。このアプローチは、ワーカー間の高い通信需要のために実装がより複雑になりますが、基盤モデルのような大規模なモデルをトレーニングするには不可欠です。Mixture of Experts (MoE)のようなアーキテクチャは、モデル並列化に大きく依存しています。
実際のアプリケーション
分散学習は、現代のAIにおける多くのブレークスルーの基礎となっています。
- 大規模ビジョンモデルのトレーニング：Ultralytics YOLO11などの高度なコンピュータビジョンモデルを開発する企業は、COCOやImageNetのような大規模なデータセットをよく使用します。データ並列処理を使用することで、GPUのクラスタ全体にトレーニングを分散させることができます。これにより、トレーニング時間が数週間から数時間または数日に大幅に短縮され、より迅速な反復、より広範なハイパーパラメータチューニングが可能になり、最終的にはより高い精度を持つモデルにつながります。
- 大規模言語モデル（LLM）の開発:GPTシリーズのようなLLMの作成は、分散トレーニングなしでは不可能でしょう。これらのモデルは数十億のパラメータを含み、単一のデバイスでトレーニングすることはできません。研究者は、モデルをGPUに分割するモデル並列処理と、大量のテキストデータを効率的に処理するデータ並列処理を組み合わせたハイブリッドアプローチを使用します。これは、NVIDIAのMegatron-LMのようなプロジェクトの中核となる要素です。
分散学習と関連概念
分散学習を他の関連用語と区別することが重要です。
- 連合学習: どちらも複数のデバイスを使用しますが、その目標と制約は異なります。分散学習は通常、単一エンティティのトレーニングを高速化するために、高速接続を備えたデータセンターのような制御された環境で実行されます。対照的に、連合学習は、プライベートデータを中央サーバーに移動せずに、分散型デバイス（スマートフォンなど）でモデルをトレーニングします。連合学習の主な焦点はデータプライバシーですが、分散学習の場合は速度と規模です。
- エッジAI：これらの用語は、MLライフサイクルの異なる段階を指します。分散トレーニングは、トレーニングフェーズの一部です。エッジAIは、デプロイメントフェーズに関係し、最適化されたモデルがカメラや車のオンボードコンピューターのようなローカルで、多くの場合リソースが制約されたデバイス上で直接推論を実行します。分散メソッドを使用してトレーニングされたモデルは、エッジAIデプロイメントの準備ができている場合があります。
ツールと実装
分散学習の実装は、さまざまなツールとプラットフォームによって容易になります。
