대규모 분산 교육

인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 모델이 복잡해짐에 따라 이를 교육하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스도 기하급수적으로 증가합니다. 방대한 데이터 세트에서 대규모 모델을 훈련하는 것은 시간이 많이 걸리고 리소스 집약적인 프로세스일 수 있으며 단일 시스템에서 완료하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸리는 경우가 많습니다.

이것이 분산 훈련이 시작되는 곳입니다. 여러 컴퓨팅 리소스를 활용함으로써 분산 교육을 통해 더 빠른 모델 교육이 가능하고 팀이 더 빠르게 반복할 수 있습니다. 이 기사에서는 분산 훈련의 개념, 그 중요성, 주요 전략 및 모델 훈련을 효율적으로 확장하기 위한 도구를 살펴보겠습니다.

분산 교육

분산 훈련은 여러 컴퓨팅 리소스, 일반적으로 여러 CPU 또는 GPU, 때로는 여러 머신이나 클러스터에 걸쳐 기계 학습 모델을 훈련하는 프로세스를 분할하는 기술을 의미합니다. 목표는 훈련 프로세스 속도를 높이고, 더 큰 데이터 세트를 처리하고, AI 모델을 단일 머신의 기능 이상으로 확장하는 것입니다. 분산 훈련에는 여러 가지 형태가 있으며, 각각 모델이 여러 장치에서 훈련되는 방식에 대한 접근 방식이 있습니다. 가장 일반적인 전략은 데이터 병렬성, 모델 병렬성, 파이프라인 병렬성입니다.

1. 데이터 병렬성

데이터 병렬화는 가장 널리 사용되는 분산 훈련 형태입니다. 데이터 병렬 처리에서는 데이터 세트가 더 작은 덩어리로 분할되고 다양한 계산 노드(예: GPU 또는 기계)에 분산됩니다. 각 노드는 데이터의 해당 하위 집합에 대해 모델 복사본을 훈련한 다음 결과를 동기화하여 모델 가중치를 업데이트합니다. 각 노드는 데이터 배치를 처리하고 기울기를 계산한 다음 모든 노드에서 기울기의 평균을 구하거나 합산합니다. 이를 통해 모델이 각 미니 배치 데이터와 동시에 업데이트되어 전체 교육 시간이 단축됩니다.

장점

• 다수의 머신 또는 GPU로 쉽게 확장됩니다.
• 대규모 데이터 세트에 대한 교육에 적합합니다.

도전과제

• 여러 노드에 걸쳐 경사도를 동기화하면 통신 오버헤드가 발생하여 잠재적으로 훈련 속도가 느려질 수 있습니다.
• 다양한 노드의 결과를 집계하려면 효율적인 알고리즘이 필요합니다.

2. 모델 병렬성

모델 병렬화에서는 모델 자체가 여러 노드나 장치로 분할됩니다. 신경망의 다양한 레이어 또는 섹션은 다양한 GPU 또는 시스템에 배치되며 각 장치는 모델의 해당 부분을 병렬로 처리합니다.

예를 들어 심층 신경망에서 처음 몇 개의 레이어는 하나의 GPU로 처리되고 중간 레이어는 다른 GPU로 처리되며 마지막 레이어는 또 다른 GPU로 처리될 수 있습니다. 모델은 각 장치가 순방향 전달 및 기울기 계산의 일부만 계산하면 되는 방식으로 나뉩니다.

장점

• 단일 장치의 메모리에 맞지 않는 매우 큰 모델에 유용합니다.
• 여러 GPU 또는 노드에 계산을 분산하는 데 도움이 됩니다.

도전과제

• 데이터 병렬화에 비해 구현이 더 복잡합니다.
• 더 많은 장치 간 통신을 도입하여 효율적으로 처리하지 않으면 훈련 속도가 느려질 수 있습니다.
• 장치 전반에 걸쳐 계산 부하의 균형을 맞추려면 모델을 신중하게 분할해야 합니다.

3. 파이프라인 병렬성

파이프라인 병렬 처리에서는 작업이 순차적 단계로 나누어지며, 각 단계는 계산의 일부를 수행합니다. 이러한 단계는 다양한 데이터 조각에 대해 병렬로 작업하여 한 단계의 출력이 다음 단계의 입력이 되는 작업 파이프라인을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 이전 단계가 완료되기 전에 한 단계에서 새 데이터 처리를 시작할 수 있으므로 여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.

장점

• 처리량 향상
• 효율적인 자원 활용

도전과제

• 단계 종속성 사이의 대기 시간
• 복잡한 구현
• 분산 교육의 필요성

분산 교육의 장점

더 빠른 훈련 시간

여러 GPU 또는 머신에 워크로드를 분할하면 총 교육 시간이 단축되어 데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어가 더 자주 실험하고 모델을 더 빠르게 반복할 수 있습니다.

대규모 데이터 세트 처리

최신 기계 학습 모델, 특히 딥 러닝 모델을 훈련하려면 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 분산 훈련을 사용하면 너무 커서 단일 시스템의 메모리에 맞지 않는 데이터 세트를 데이터를 분할하고 병렬로 훈련하여 처리할 수 있습니다.

대형 모델 확장

일부 AI 모델은 너무 커서 단일 GPU의 메모리에 맞지 않습니다. 분산 훈련은 이러한 모델을 여러 GPU에 걸쳐 확장하는 데 도움이 되므로 변환기 기반 모델(예: GPT, BERT) 및 대규모 컨볼루셔널 신경망과 같은 복잡한 아키텍처를 훈련할 수 있습니다.

리소스 최적화

여러 GPU 또는 노드를 활용하는 분산 교육을 통해 사용 가능한 하드웨어를 더 효율적으로 활용할 수 있으므로 조직은 많은 오버헤드를 추가하지 않고도 AI 인프라를 확장할 수 있습니다.

인기 있는 프레임워크

다음은 분산 학습을 지원하는 몇 가지 딥 러닝 프레임워크입니다. 이러한 프레임워크는 분산 학습 작업의 설정 및 관리를 단순화합니다.

1. 텐서플로우

TensorFlow는 다음을 통해 분산 교육을 기본적으로 지원합니다. tf.distribute.Strategy API. TensorFlow의 MirroredStrategy 동기 데이터 병렬 처리에 널리 사용되는 반면 TPUStrategy Google의 TPU에서 확장이 가능합니다.

2. 파이토치

PyTorch의 torch.nn.DataParallel 그리고 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 모듈을 통해 분산 교육이 가능합니다. PyTorch는 또한 다중 GPU 및 다중 노드 교육에 대한 기본 지원을 제공하므로 분산 교육 워크로드에 널리 사용됩니다.

3. 호로보드

원래 Uber가 개발한 Horovod는 TensorFlow, Keras 및 PyTorch를 위한 분산 딥 러닝 교육 프레임워크입니다. 이는 Ring AllReduce 알고리즘을 사용하여 분산 GPU 전체에서 그라디언트를 효율적으로 동기화하며 확장성과 사용 편의성으로 잘 알려져 있습니다.

4. 딥스피드

Microsoft에서 개발한 DeepSpeed는 딥 러닝 모델을 효율적으로 확장하는 것을 목표로 하는 또 다른 오픈 소스 프레임워크입니다. 메모리 사용량과 계산 성능을 최적화하고 대규모 분산 교육을 지원합니다.

분산 교육의 과제

분산 교육은 엄청난 이점을 제공하지만 고려해야 할 몇 가지 과제도 있습니다.

통신 오버헤드

서로 다른 장치 간에 모델 매개변수와 기울기를 동기화해야 하는 경우 상당한 통신 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 이는 대규모 클러스터에서 훈련할 때 특히 문제가 될 수 있습니다.

내결함성

대규모 분산 환경에서는 하드웨어 오류나 네트워크 문제로 인해 교육이 중단될 수 있습니다. 자동 재시도를 통한 검사점 지정 및 복원과 같은 기술을 통해 내결함성을 보장하면 이러한 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

복잡한 설정

분산된 교육 인프라를 설정하는 것은 복잡할 수 있습니다. 네트워크를 올바르게 구성하고, 데이터를 동기화하고, 리소스를 관리하고, 디버깅하는 작업에는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.

확장성 제한

장치 수가 증가함에 따라 분산 훈련을 효율적으로 확장하는 것이 어려워집니다. 시스템 규모가 확장됨에 따라 성능을 유지하려면 교육 프로세스와 커뮤니케이션 전략을 적절하게 최적화하는 것이 중요합니다.

결론

분산 교육은 대규모 기계 학습 모델 교육의 초석이 되었습니다. 여러 노드 또는 GPU에 컴퓨팅 작업을 분산함으로써 분산 교육은 최첨단 AI 시스템의 개발을 가속화하여 데이터 과학자가 대규모 데이터 세트를 처리하고, 더 큰 모델을 교육하고, 더 빠르게 반복할 수 있도록 해줍니다.

AI 연구가 계속해서 가능성의 경계를 넓혀감에 따라 분산 교육은 차세대 AI 모델을 활성화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 기본 사항을 이해하고 올바른 도구를 활용함으로써 조직은 AI 인프라의 잠재력을 최대한 활용하고 더 빠르고 효율적인 AI 모델 개발을 추진할 수 있습니다.

참고자료