분산 학습

분산 학습은 여러 프로세서에 계산 작업을 분할하여 머신 러닝(ML)에서 모델 학습 프로세스를 가속화하는 데 사용되는 기술입니다. 이러한 프로세서는 종종 GPU(그래픽 처리 장치)이며, 단일 머신에 있거나 네트워크의 여러 머신에 분산될 수 있습니다. 데이터 세트가 커지고 딥 러닝 모델이 더욱 복잡해짐에 따라 단일 프로세서에서 학습하는 데 비현실적인 시간이 걸릴 수 있습니다. 분산 학습은 이러한 병목 현상을 해결하여 합리적인 시간 내에 최첨단 AI 모델을 개발할 수 있도록 합니다.

분산 학습은 어떻게 작동하나요?

분산 학습 전략은 주로 두 가지 범주로 나뉘며, 함께 사용할 수도 있습니다.

• 데이터 병렬 처리(Data Parallelism): 이는 가장 일반적인 접근 방식입니다. 이 전략에서는 전체 모델이 각 작업자(또는 GPU)에 복제됩니다. 주요 훈련 데이터 세트는 더 작은 청크로 분할되고 각 작업자에게 청크가 할당됩니다. 각 작업자는 데이터 하위 집합에 대한 순방향 및 역방향 패스를 독립적으로 계산하여 기울기를 생성합니다. 그런 다음 이러한 기울기는 일반적으로 All-Reduce와 같은 프로세스를 통해 집계 및 평균화되고 통합된 기울기는 모든 작업자에서 모델 파라미터를 업데이트하는 데 사용됩니다. 이렇게 하면 모델의 모든 복사본이 동기화된 상태로 유지됩니다.
• 모델 병렬 처리: 이 전략은 모델이 너무 커서 단일 GPU의 메모리에 맞지 않을 때 사용됩니다. 여기서 모델 자체는 분할되어 서로 다른 레이어 또는 섹션이 서로 다른 작업자에 배치됩니다. 데이터는 신경망 레이어를 통과할 때 작업자 간에 전달됩니다. 이 접근 방식은 작업자 간의 높은 통신 요구 사항으로 인해 구현이 더 복잡하지만 기반 모델과 같은 대규모 모델을 학습하는 데 필수적입니다. MoE(Mixture of Experts)와 같은 아키텍처는 모델 병렬 처리에 크게 의존합니다.

실제 애플리케이션

분산 학습은 많은 현대 AI 혁신의 기본입니다.

1. 대규모 비전 모델 학습: Ultralytics YOLO11과 같은 고급 컴퓨터 비전 모델을 개발하는 회사는 종종 COCO 또는 ImageNet과 같은 대규모 데이터 세트를 사용합니다. 데이터 병렬 처리를 사용하여 GPU 클러스터 전체에 학습을 분산할 수 있습니다. 이를 통해 학습 시간을 몇 주에서 단 몇 시간 또는 며칠로 획기적으로 단축하여 더 빠른 반복, 더 광범위한 하이퍼파라미터 튜닝이 가능하며 궁극적으로 더 높은 정확도를 가진 모델을 얻을 수 있습니다.
2. 대규모 언어 모델(LLM) 개발: GPT 시리즈와 같은 LLM을 만드는 것은 분산 학습 없이는 불가능합니다. 이러한 모델은 수천억 개의 파라미터를 포함하고 있으며 단일 장치에서 학습할 수 없습니다. 연구자들은 모델을 GPU에 분할하는 모델 병렬 처리와 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하는 데이터 병렬 처리를 결합한 하이브리드 방식을 사용합니다. 이는 NVIDIA의 Megatron-LM과 같은 프로젝트의 핵심 구성 요소입니다.

분산 학습 vs. 관련 개념

분산 학습을 다른 관련 용어와 구별하는 것이 중요합니다.

• 연합 학습: 둘 다 여러 장치를 포함하지만 목표와 제약 조건이 다릅니다. 분산 학습은 일반적으로 단일 엔터티에 대한 학습 속도를 높이기 위해 고속 연결을 통해 데이터 센터와 같은 제어된 환경에서 수행됩니다. 이와는 대조적으로 연합 학습은 개인 데이터를 중앙 서버로 이동하지 않고 분산된 장치(예: 스마트폰)에서 모델을 학습시킵니다. 연합 학습의 주요 초점은 데이터 개인 정보 보호인 반면, 분산 학습의 주요 초점은 속도와 규모입니다.
• 엣지 AI: 이러한 용어는 ML 수명 주기의 여러 단계를 나타냅니다. 분산 훈련은 훈련 단계의 일부입니다. 엣지 AI는 배포 단계와 관련이 있으며, 여기서 최적화된 모델은 카메라 또는 자동차의 온보드 컴퓨터와 같이 로컬의 리소스가 제한된 장치에서 직접 추론을 실행합니다. 분산된 방법을 사용하여 훈련된 모델은 엣지 AI 배포를 위해 준비될 수 있습니다.

도구 및 구현

분산 학습 구현은 다양한 도구와 플랫폼을 통해 용이해집니다.

• ML 프레임워크: 다음과 같은 핵심 프레임워크: PyTorch 및 TensorFlow 분산 학습 API에 대한 기본 지원을 제공합니다(예:) PyTorch DistributedDataParallel 및 TensorFlow의 tf.distribute.Strategy.
• 특수 라이브러리: Uber에서 개발한 Horovod와 같은 라이브러리는 분산 딥 러닝에 대한 프레임워크에 구애받지 않는 접근 방식을 제공합니다.
• 클라우드 플랫폼: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 공급업체는 대규모 분산 학습에 최적화된 관리형 ML 서비스와 인프라를 제공합니다.
• MLOps 플랫폼: Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 데이터세트 관리, 모델 선택 및 학습 작업 시작을 위한 인터페이스를 제공하여 프로세스를 간소화하며, 여기에는 기본 분산 인프라를 처리하는 클라우드 학습 옵션이 포함됩니다. 효과적인 분산 학습 관리를 위해서는 훌륭한 MLOps 사례가 중요합니다.