인공 지능 (AI) 모델의 규모와 복잡성이 계속 증가함에 따라 효율적인 교육 방법의 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다.연구자와 엔지니어가 컴퓨팅 워크로드를 여러 GPU에 분산하고 교육 프로세스를 가속화할 수 있게 해주는 병렬 학습 기법이 중요한 솔루션으로 떠올랐습니다.주요 병렬 학습 방법, 이점, AI 분야를 혁신하는 방법은 다음과 같습니다.
데이터 병렬 처리: 다중 GPU의 성능 활용
데이터 병렬화는 AI에서 가장 널리 사용되는 병렬 학습 기법 중 하나입니다.이 방법에는 모델 파라미터를 여러 GPU에 복사하고 동시 처리를 위해 각 GPU에 서로 다른 데이터 예제를 할당하는 작업이 포함됩니다.데이터 병렬 처리는 여러 GPU의 계산 능력을 활용하여 단일 GPU 훈련에 비해 학습 시간을 크게 줄여줍니다.
데이터 병렬 처리의 구현은 비교적 간단하기 때문에 연구자와 실무자 사이에서 인기 있는 선택입니다.TensorFlow 및 PyTorch와 같은 많은 딥 러닝 프레임워크는 데이터 병렬 처리를 기본적으로 지원하여 워크로드를 여러 GPU에 분산하는 프로세스를 간소화합니다.
그러나 데이터 병렬 처리에는 장단점이 있습니다.이를 위해서는 각 GPU에 모델 파라미터의 중복 사본을 저장해야 하므로 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다.이러한 한계에도 불구하고 데이터 병렬 처리는 특히 다음과 같이 작업할 때 AI 학습을 가속화하는 강력한 도구로 남아 있습니다. 머신러닝을 위한 대규모 데이터세트.
텐서 병렬 처리: GPU 간 작업 분할
데이터 병렬 처리는 GPU 전체에 데이터 예제를 배포하는 데 초점을 맞추고 있지만 텐서 병렬 처리는 다른 접근 방식을 취합니다.이 기법에는 계층 내의 특정 작업을 여러 GPU에 가로로 분할하는 작업이 포함됩니다.파이프라인 병렬 처리에 사용되는 수직 계층별 분할과 달리 텐서 병렬 처리에서는 세분화된 병렬화가 가능합니다.
텐서 병렬화는 크거나 짝수를 처리할 때 특히 유용합니다. 소규모 언어 모델 단일 GPU의 메모리 용량을 초과합니다.텐서 병렬 처리를 통해 작업을 여러 GPU로 분할함으로써 깊이와 폭이 늘어난 모델을 학습시켜 AI에서 가능한 것의 한계를 넓힐 수 있습니다.
그러나 텐서 병렬 처리를 구현하는 것은 데이터 병렬 처리에 비해 더 복잡할 수 있습니다.모델 아키텍처와 효과적으로 병렬화할 수 있는 특정 작업을 신중하게 고려해야 합니다.하지만 텐서 병렬 처리는 AI 트레이닝을 확장하고 보다 야심찬 프로젝트를 진행할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.
완전 샤딩 데이터 병렬 처리 (FSDP): 메모리 효율성 향상
완전 샤딩 데이터 병렬 처리 (FSDP) 는 페이스북 AI 리서치가 개발한 획기적인 기술입니다.이 기술은 데이터 병렬 워커 전반에서 모델 파라미터, 기울기, 옵티마이저 상태를 샤딩하여 표준 데이터 병렬 처리와 관련된 메모리 비효율성 문제를 해결합니다.
FSDP에서는 모델 파라미터가 작은 샤드로 나뉘어 GPU에 분산됩니다.이 접근 방식을 사용하면 파라미터를 이중으로 저장할 필요가 없으므로 메모리 요구 사항이 크게 줄어듭니다.따라서 FSDP를 사용하면 기존 데이터 병렬 처리에 비해 적은 수의 GPU를 사용하여 수조 개의 파라미터가 포함된 모델을 학습할 수 있습니다.
FSDP는 표준 데이터 병렬 처리의 전체 감소 통신을 별도의 산란 감소 및 전체 수집 작업으로 분해합니다.이러한 최적화는 전체 통신 오버헤드를 줄여 교육 프로세스의 효율성을 더욱 향상시킵니다.
FSDP는 연구원들이 전례 없는 규모와 복잡성을 갖춘 대규모 모델을 학습할 수 있도록 지원합니다.AI 기능을 발전시키고 이전에는 다루기 어려웠던 문제를 해결할 수 있는 새로운 가능성이 열렸습니다.
비동기식 동기화: 통신 오버헤드 감소
비동기 동기화 기술은 데이터 병렬 처리의 기울기 평균화 단계와 관련된 통신 오버헤드를 해결하기 위해 개발되었습니다.표준 데이터 병렬 처리에서는 모델 파라미터를 업데이트하기 전에 각 GPU에서 계산한 그래디언트를 평균화하고 동기화해야 합니다.이 동기화 단계는 특히 대규모 GPU 클러스터를 사용할 때 상당한 통신 오버헤드를 초래할 수 있습니다.
이 문제를 완화하기 위해 연구자들은 다양한 비동기 동기화 체계를 제안했습니다.이러한 방식을 통해 GPU는 동기화 단계가 완료될 때까지 기다리지 않고 계산을 계속할 수 있습니다.비동기 동기화는 계산과 통신을 중첩하여 전체 학습 시간을 줄일 수 있습니다.
비동기 동기화는 경우에 따라 학습 효율성을 떨어뜨릴 수 있다는 점에 유의해야 합니다.엄격한 동기화가 이루어지지 않으면 그래디언트가 부실해지고 업데이트가 최적화되지 않을 수 있습니다.따라서 커뮤니케이션 효율성과 학습 효과 사이에서 적절한 균형을 유지하려면 세심한 조정과 모니터링이 필요합니다.
하이브리드 병렬 처리: 최적의 성능을 위한 병렬 전략 결합
하이브리드 병렬 처리 (HP) 는 다양한 병렬화 전략을 결합하여 효율성을 극대화하는 고급 병렬 교육 기법입니다.HP는 모델의 여러 부분이 서로 다른 병렬 접근 방식을 통해 이점을 얻을 수 있다는 점을 잘 알고 있습니다.HP는 데이터 병렬 처리, 텐서 병렬 처리 또는 기타 전략을 모델의 여러 계층 또는 구성 요소에 선택적으로 적용하여 최적의 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다.
HP 전략을 구성하는 것은 모델 아키텍처와 사용 가능한 하드웨어 리소스에 대한 심층적인 전문 지식이 필요한 복잡한 작업일 수 있습니다.그러나 최근 자동화 분야의 발전으로 HP를 효과적으로 활용하기가 더 쉬워졌습니다.자동화된 도구는 모델 구조를 분석하고 모델의 각 부분에 가장 적합한 병렬 전략을 제안하여 구성 프로세스를 단순화할 수 있습니다.
HP를 사용함으로써 연구원들은 AI 교육의 한계를 더욱 넓힐 수 있습니다.병렬 전략을 조합하면 계산 리소스를 효율적으로 활용할 수 있으므로 더 짧은 시간 내에 더 크고 정교한 모델을 학습할 수 있습니다.
데이터 병렬 처리의 이해: 분산 데이터 처리
데이터 병렬 처리는 훈련 데이터를 GPU와 같은 여러 컴퓨팅 장치에 분산하여 AI 모델을 효율적으로 훈련할 수 있는 강력한 기술입니다.이 패러다임에서는 각 장치가 모델의 전체 사본을 유지하고 데이터세트는 하위 집합으로 분할되어 각 장치가 데이터의 다른 부분을 동시에 처리합니다.이 접근 방식을 사용하면 대규모 데이터 세트를 병렬로 처리하여 전체 교육 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
데이터 병렬 처리의 주요 목표는 데이터를 여러 장치에 효율적으로 배포하여 대규모 데이터 세트를 처리하는 것입니다.데이터세트 크기가 커질 때, 특히 모델 크기가 너무 크지 않을 때 특히 효과적입니다.데이터 병렬 처리는 데이터셋은 크지만 모델 크기가 비교적 작거나 보통인 시나리오에 적합합니다.
데이터 병렬 처리를 구현할 때의 주요 과제 중 하나는 모든 장치의 그래디언트의 동기화 및 집계를 관리하는 것입니다.각 장치가 할당된 데이터 하위 집합을 처리한 후에는 각 장치에서 계산한 기울기를 집계하여 모델 가중치를 업데이트해야 합니다.이 통신 단계에는 기기 간에 기울기를 전송하는 작업이 포함되는데, 이로 인해 오버헤드가 발생하고 전체 학습 속도에 영향을 미칠 수 있습니다.
모델 병렬 처리 살펴보기: 분산 모델 아키텍처
데이터 병렬 처리와 달리 모델 병렬 처리는 워크로드를 여러 장치에 분산하는 데 다른 접근 방식을 취합니다.모델 병렬 처리에서는 모델 자체가 여러 GPU로 나누어집니다. 즉, 계층 또는 뉴런 그룹과 같은 모델의 여러 부분이 별도의 장치에 위치합니다.이 방법은 단일 장치의 메모리에 담을 수 없는 매우 큰 모델을 다룰 때 특히 유용합니다.
모델 병렬 처리의 주요 목적은 모델 아키텍처를 여러 장치에 효과적으로 배포하여 대규모 모델 크기를 관리하는 것입니다.데이터셋 크기에 관계없이 매우 큰 모델을 학습하는 데 가장 적합합니다.모델을 GPU로 분할하면 모델 병렬화를 통해 메모리 제약으로 인해 단일 장치에서 학습하는 것이 불가능했던 모델을 학습할 수 있습니다.
모델 병렬 처리의 주요 장애물 중 하나는 장치 간 중간 출력 전송으로 인한 통신 오버헤드를 처리하는 것입니다.데이터가 모델 내에서 진행됨에 따라 한 장치의 중간 출력을 모델의 다음 부분을 보유하고 있는 다음 장치로 전송해야 합니다.이러한 통신 오버헤드는 교육 속도에 영향을 미칠 수 있으며 전체 성능에 미치는 영향을 최소화하기 위해 세심한 관리가 필요합니다.
올바른 병렬화 접근법 선택
AI 교육 워크로드의 데이터 병렬 처리와 모델 병렬 처리 중 하나를 결정할 때는 데이터 세트와 모델의 특성을 고려하는 것이 중요합니다.데이터셋이 크고 모델이 비교적 작거나 중간 정도인 경우 데이터 병렬화가 가장 효과적인 접근 방식일 수 있습니다.이를 통해 데이터를 여러 장치에 효율적으로 배포하고 결합된 처리 능력을 활용하여 학습 속도를 높일 수 있습니다.
그러나 단일 장치의 메모리 용량을 초과하는 매우 큰 모델을 사용하는 경우 모델 병렬 처리가 선호됩니다.모델 아키텍처를 여러 GPU로 나누면 단일 기기에서 학습하는 것이 불가능했던 모델을 학습시킬 수 있습니다.기기 간 중간 출력 전송과 관련된 통신 오버헤드를 신중하게 관리하는 것이 중요합니다.
Sapien과 함께하는 병행 훈련의 잠재력 발휘
AI 교육에서 데이터 병렬 처리와 모델 병렬 처리의 복잡성을 살펴본 결과, 학습 데이터의 품질과 확장성이 최적의 성능을 달성하는 데 중요한 역할을 한다는 것이 분명해졌습니다.선도적인 데이터 수집 및 라벨링 서비스인 Sapien이 바로 이 부분을 잘 보여줍니다.
Sapien은 대규모 언어 모델 (LLM) 을 미세 조정하고 고성능 AI 모델을 구축하는 데 필수적인 고품질 교육 데이터를 제공하는 데 특화되어 있습니다.정확성과 확장성에 중점을 두고 Sapien은 미세 조정 데이터세트에 대한 실시간 피드백을 제공하는 Human-in-the-Loop 라벨링 프로세스를 제공합니다.이러한 접근 방식을 통해 AI 모델이 가장 관련성이 높고 다양한 입력을 받을 수 있어 견고성과 적응성이 향상됩니다.
데이터 병렬 처리 및 모델 병렬 처리와 같은 병렬 학습 방법을 구현할 때 발생하는 주요 과제 중 하나는 레이블링 리소스를 효율적으로 관리하는 것입니다.Sapien은 효율적인 레이블러 관리 기능을 제공하여 이러한 문제를 해결합니다. 이를 통해 특정 데이터 레이블링 프로젝트에 필요한 경험과 기술 수준에 따라 팀을 분류할 수 있습니다.이러한 유연성 덕분에 필요한 전문 지식에 대해서만 비용을 지불하고 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다.
165개 이상의 국가에 걸쳐 30개 이상의 언어와 방언을 사용하는 전 세계 80,000명 이상의 기여자로 구성된 Sapien 팀은 라벨링 여정을 지원하는 데 필요한 확장성과 다양성을 제공합니다.스페인어를 유창하게 구사하는 라벨러가 필요하든 북유럽 야생동물 전문가가 필요하든 관계없이 Sapien은 빠르고 효율적으로 확장할 수 있도록 도와줄 내부 팀을 보유하고 있습니다.
Sapien의 서비스는 기존의 데이터 레이블링을 뛰어넘어 언어 및 컨텍스트에 대한 LLM의 이해를 높이는 포괄적인 솔루션 제품군을 제공합니다.질문에 답하는 주석 및 데이터 수집부터 모델 미세 조정, 테스트 및 평가에 이르기까지 Sapien은 AI와 인간 지능을 결합하여 모든 모델의 모든 입력 유형에 주석을 답니다.이러한 총체적 접근 방식을 통해 AI 모델이 최고 품질의 학습 데이터를 수신하여 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.
Sapien의 전문 지식과 확장 가능한 레이블링 리소스를 활용하면 병렬 교육 방법 및 AI 모델 개발의 구현을 방해하는 데이터 레이블링 병목 현상을 완화할 수 있습니다.Sapien을 파트너로 삼으면 모델이 가능한 최고의 교육 데이터를 수신하고 있다는 확신을 갖고 AI 교육 워크플로의 핵심 측면에 집중할 수 있습니다.Sapien의 데이터 라벨링 서비스가 AI 교육 프로젝트에 어떤 이점을 제공할 수 있는지 알아보려면 당사 팀과 상담을 예약하세요.
