분산 교육

분산 훈련은 머신러닝(ML) 에서 계산 워크로드를 여러 프로세서로 나누어 모델 훈련 프로세스를 가속화하는 데 사용되는 기법입니다. 이러한 프로세서는 주로 GPU(그래픽 처리 장치)로, 단일 머신에 위치하거나 네트워크의 여러 머신에 분산되어 있을 수 있습니다. 데이터 세트가 커지고 딥러닝 모델이 복잡해지면 단일 프로세서에서 학습하는 데 비현실적으로 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 분산 트레이닝은 이러한 병목 현상을 해결하여 합리적인 시간 내에 최첨단 AI 모델을 개발할 수 있게 해줍니다.

분산 교육은 어떻게 진행되나요?

분산 교육 전략은 크게 두 가지 범주로 나뉘며, 이를 조합하여 사용할 수도 있습니다:

• 데이터 병렬 처리: 가장 일반적인 접근 방식입니다. 이 전략에서는 전체 모델이 각 워커(또는 GPU)에 복제됩니다. 기본 학습 데이터 세트는 더 작은 청크로 분할되고 각 워커에는 청크가 할당됩니다. 각 워커는 데이터 하위 집합에 대한 포워드 및 백워드 패스를 독립적으로 계산하여 그라데이션을 생성합니다. 그런 다음 이러한 그라데이션은 일반적으로 올 리듀스와 같은 프로세스를 통해 집계 및 평균화되며, 통합된 그라데이션은 모든 워커의 모델 파라미터를 업데이트하는 데 사용됩니다. 이렇게 하면 모델의 모든 사본이 동기화된 상태를 유지할 수 있습니다.
• 모델 병렬 처리: 이 전략은 모델이 너무 커서 단일 GPU의 메모리에 맞지 않을 때 사용됩니다. 여기서는 모델 자체를 분할하여 서로 다른 레이어 또는 섹션을 다른 워커에 배치합니다. 데이터는 신경망의 레이어를 통과하면서 작업자 간에 전달됩니다. 이 접근 방식은 작업자 간의 통신 요구가 높기 때문에 구현하기가 더 복잡하지만 기초 모델과 같은 대규모 모델을 훈련하는 데 필수적입니다. 전문가 혼합(MoE) 과 같은 아키텍처는 모델 병렬화에 크게 의존합니다.

실제 애플리케이션

분산 학습은 많은 최신 AI 혁신의 기본입니다.

1. 대규모 비전 모델 훈련: Ultralytics YOLO11과 같은 고급 컴퓨터 비전 모델을 개발하는 회사는 종종 COCO 또는 ImageNet과 같은 대규모 데이터 세트를 사용합니다. 데이터 병렬 처리를 사용하면 GPU 클러스터에 걸쳐 학습을 분산할 수 있습니다. 이를 통해 훈련 시간을 몇 주에서 단 몇 시간 또는 며칠로 대폭 단축하여 더 빠른 반복과 더 광범위한 하이퍼파라미터 튜닝을 가능하게 하고 궁극적으로 더 높은 정확도의 모델을 만들 수 있습니다.
2. 대규모 언어 모델(LLM) 개발하기: 분산 학습 없이는 GPT 시리즈와 같은 LLM을 생성하는 것은 불가능합니다. 이러한 모델에는 수천억 개의 매개변수가 포함되어 있으며 단일 장치에서 학습할 수 없습니다. 연구원들은 모델 병렬화를 통해 모델을 여러 GPU로 분할하고 데이터 병렬화를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하는 하이브리드 접근 방식을 사용합니다. 이는 NVIDIA의 Megatron-LM과 같은 프로젝트의 핵심 구성 요소입니다.

분산 교육과 관련 개념 비교

분산 교육을 다른 관련 용어와 구별하는 것이 중요합니다:

• 연합 학습: 둘 다 여러 장치를 포함하지만 목표와 제약 조건이 다릅니다. 분산 학습은 일반적으로 고속 연결이 가능한 데이터 센터와 같은 통제된 환경에서 단일 엔터티에 대한 학습을 가속화하기 위해 수행됩니다. 반면 연합 학습은 개인 데이터를 중앙 서버로 이동하지 않고 분산된 디바이스(예: 스마트폰)에서 모델을 훈련합니다. 연합 학습의 주요 초점은 데이터 프라이버시인 반면, 분산 학습의 경우 속도와 규모입니다.
• 엣지 AI: 이 용어는 ML 라이프사이클의 여러 단계를 나타냅니다. 분산 학습은 학습 단계의 일부입니다. 엣지 AI 는 최적화된 모델이 카메라나 자동차의 온보드 컴퓨터와 같이 리소스가 제한적인 로컬 디바이스에서 직접 추론을 실행하는 배포 단계와 관련이 있습니다. 분산 방식으로 학습된 모델은 엣지 AI 배포를 위해 준비될 수 있습니다.

도구 및 구현

분산 교육은 다양한 도구와 플랫폼을 통해 쉽게 구현할 수 있습니다:

• ML 프레임워크: 다음과 같은 핵심 프레임워크 PyTorch 그리고 텐서플로 다음과 같은 분산 교육 API에 대한 기본 지원을 제공합니다. 파이토치 분산데이터병렬 그리고 텐서플로우의 tf.distribute.Strategy.
• 전문 라이브러리: Uber에서 개발한 Horovod와 같은 라이브러리는 프레임워크에 구애받지 않는 분산형 딥 러닝 접근 방식을 제공합니다.
• 클라우드 플랫폼: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 제공업체는 대규모 분산 교육에 최적화된 관리형 ML 서비스 및 인프라를 제공합니다.
• MLOps 플랫폼: Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 기본 분산 인프라를 처리하는 클라우드 교육 옵션을 포함하여 데이터 세트 관리, 모델 선택, 교육 작업 시작을 위한 인터페이스를 제공하여 프로세스를 간소화합니다. 분산 교육을 효과적으로 관리하기 위해서는 올바른 MLOps 관행이 핵심입니다.