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title: "딥러닝을 위한 다중 GPU 구축 방법"

딥러닝을 위한 다중 GPU 구축 방법

딥러닝은 인공지능 분야를 혁신적으로 변화시켜, 기계가 방대한 데이터로부터 학습하고 정확한 예측을 할 수 있게 해주었습니다. 그러나 딥러닝 모델을 학습시키는 것은 시간이 많이 소요되고 계산 집약적입니다. 이 때 다중 GPU가 도움이 될 수 있는데, 학습 과정을 가속화할 수 있는 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 글에서는 딥러닝을 위한 다중 GPU 활용 방법을 살펴보겠습니다. 병렬 처리 전략, 주요 프레임워크의 다중 GPU 지원, 성능 벤치마크, 배포 모델 등을 다룰 것입니다.

딥러닝에서 다중 GPU의 이점 이해하기

GPU는 병렬 처리 능력 때문에 딥러닝에 적합한 하드웨어가 되었습니다. CPU와 달리 GPU는 복잡한 논리와 일반 작업보다는 반복적이고 병렬적인 계산에 특화되어 있습니다. 다중 GPU를 활용하면 딥러닝 모델 학습 속도를 크게 높일 수 있어, 더 큰 데이터셋을 처리하고 더 정확한 모델을 보다 빠른 시간 내에 구축할 수 있습니다.

병렬 처리를 통한 딥러닝 가속화

다중 GPU를 활용한 딥러닝의 핵심 장점은 학습 과정을 병렬화할 수 있다는 것입니다. 데이터를 순차적으로 처리하는 대신, 작업 부하를 여러 GPU에 분산시켜 동시에 처리할 수 있습니다. 이러한 병렬 처리를 통해 상당한 성능 향상을 얻을 수 있으며, 학습 시간을 며칠 또는 몇 주에서 단 몇 시간으로 단축할 수 있습니다.

예를 들어, Krizhevsky 등의 연구[1]에 따르면 ImageNet 데이터셋으로 CNN(Convolutional Neural Network)을 학습할 때 2개의 GPU를 사용하면 단일 GPU 대비 1.7배 속도 향상을 얻을 수 있습니다. 또한 4개의 GPU를 사용하면 3.5배, 8개의 GPU를 사용하면 6.2배 속도 향상을 달성할 수 있어, 다중 GPU 학습의 확장성을 보여줍니다.

다중 GPU 성능 향상 *그림 1:다중 GPU를 사용하여 ImageNet[1]에서 CNN을 학습할 때 달성된 속도 향상.

모델 병렬 처리를 통한 메모리 제약 극복

다중 GPU의 또 다른 이점은 메모리 제약을 극복할 수 있다는 것입니다. 대규모 복잡한 딥러닝 모델을 학습할 때, 모델 매개변수가 단일 GPU의 메모리 용량을 초과할 수 있습니다. 모델 병렬 처리를 사용하면 모델을 여러 GPU에 분산시킬 수 있어, 각 GPU가 모델의 일부를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 단일 GPU에서는 학습할 수 없었던 모델도 학습할 수 있습니다.

다중 GPU 딥러닝을 위한 병렬 처리 전략

다중 GPU의 힘을 최대한 활용하려면 딥러닝 워크플로우에 병렬 처리 전략을 구현해야 합니다. 병렬 처리에는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다: 모델 병렬 처리와 데이터 병렬 처리.

모델 병렬 처리: GPU 간 모델 분할

모델 병렬 처리는 딥러닝 모델을 더 작은 하위 모델로 나누고 각 하위 모델을 다른 GPU에 할당하는 것입니다. 이 전략은 단일 GPU의 메모리에 맞지 않는 대규모 모델을 다룰 때 특히 유용합니다. 모델을 여러 GPU에 분산시킴으로써 각 GPU가 모델의 특정 부분에 집중하면서 전체 모델을 병렬로 학습할 수 있습니다.

모델 병렬 처리 그림 2: 모델 병렬 처리의 예시, 모델이 여러 GPU에 걸쳐 분할됨[2].

데이터 병렬 처리: GPU 간 데이터 분산

데이터 병렬 처리는 동일한 모델의 여러 복사본을 만들고 각 복사본을 다른 GPU에 할당하는 것입니다. 각 GPU는 병렬로 학습 데이터의 일부 subset을 처리하며, 모든 복사본의 gradient를 평균하여 모델 매개변수를 업데이트합니다. 데이터 병렬 처리는 쉽게 더 작은 subset으로 나눌 수 있는 대규모 데이터셋이 있을 때 효과적입니다.

데이터 병렬 처리 그림 3: 데이터 병렬 처리의 예시, 데이터가 여러 GPU에 걸쳐 분산됨[2].

Goyal et al. [3]의 연구에서는 이러한 효과를 보여주었습니다.한국어 번역:

데이터 병렬 처리의 효과성을 보여주기 위해 256개의 GPU를 사용하여 ImageNet 데이터셋에서 ResNet-50 모델을 학습했습니다. 8개의 GPU를 사용할 때의 29시간과 비교하여 1시간의 학습 시간을 달성했습니다. 이는 데이터 병렬 처리의 확장성과 효율성을 입증합니다.

딥러닝 프레임워크의 다중 GPU 지원

TensorFlow와 PyTorch와 같은 대표적인 딥러닝 프레임워크는 다중 GPU 학습을 위한 내장 지원을 제공하여 여러 GPU의 힘을 활용할 수 있게 합니다.

TensorFlow: 다중 GPU 학습을 위한 분산 전략

TensorFlow는 tf.distribute.Strategy API를 제공하여 학습 작업을 여러 GPU 또는 여러 머신에 분산할 수 있습니다. MirroredStrategy는 단일 머신의 다중 GPU 학습을 위해 특별히 설계되었고, TPUStrategy는 가속화된 학습을 위해 Tensor Processing Unit(TPU)을 활용할 수 있게 합니다.

TensorFlow의 분산 전략을 통해 데이터셋을 분할하고, 모델 복제본을 생성하며, GPU 간 gradient를 평균화할 수 있습니다. 프레임워크가 분산 학습의 저수준 세부 사항을 처리하므로 사용자는 모델 구축 및 학습에 집중할 수 있습니다.

PyTorch: 다중 GPU 학습을 위한 병렬 클래스

PyTorch는 다중 GPU 학습을 지원하기 위한 여러 병렬 클래스를 제공합니다. DataParallel 클래스를 사용하면 단일 머신의 여러 GPU에 모델 복제본을 분산할 수 있고, DistributedDataParallel 클래스는 이를 확장하여 여러 머신에 걸친 분산 학습을 지원합니다.

PyTorch는 또한 model_parallel 모듈을 제공하여 대형 모델을 여러 GPU에 분할할 수 있습니다. 이 모듈을 통해 모델 병렬 처리와 데이터 병렬 처리를 동시에 수행할 수 있어 학습 설정의 유연성이 높습니다.

성능 벤치마크 및 확장성

여러 GPU를 활용했을 때의 성능 향상을 보여주기 위해 몇 가지 벤치마크와 확장성 연구 결과를 살펴보겠습니다.

Shallue et .여기는 한국어 번역본입니다. 코드 부분은 번역하지 않았고, 주석만 번역했습니다.

al. [4]은 TPU를 사용한 딥러닝 학습의 확장성에 대한 연구를 수행했습니다. 그들은 ImageNet 데이터셋에서 ResNet-50 모델을 학습했고, 1024개의 TPU를 사용할 때 거의 선형적인 확장을 관찰했습니다. 1024개의 TPU를 사용하여 단일 TPU를 사용할 때의 256분 대비 2.2분의 학습 시간을 달성했습니다.

TPU 확장성 그림 4: TPU를 사용하여 ImageNet에서 ResNet-50 모델을 학습하는 확장성[4].

유사하게, Yamazaki et al. [5]은 SQuAD 데이터셋에서 BERT 모델의 다중 GPU 학습 확장성을 입증했습니다. 단일 GPU와 비교하여 512개의 GPU를 사용할 때 46.5배의 속도 향상을 달성했으며, 이는 대규모 언어 모델 학습을 가속화할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

다중 GPU 딥러닝을 위한 배포 모델

다중 GPU 딥러닝 솔루션을 배포할 때, 각각의 장단점이 있는 여러 가지 배포 모델을 고려해야 합니다.

GPU 서버: CPU와 GPU의 결합

GPU 서버는 하나 이상의 CPU와 여러 개의 GPU를 포함하는 강력한 시스템입니다. 이 설정에서 CPU는 중앙 관리 허브 역할을 하며, 작업을 GPU에 분배하고 결과를 수집합니다. GPU 서버는 소규모 배포 또는 실험에 적합하며, 대규모로 확장하기 전에 다중 GPU 코드를 프로토타이핑하고 테스트할 수 있습니다.

GPU 클러스터: 다중 노드로 확장

GPU 클러스터는 각각 하나 이상의 GPU를 포함하는 여러 노드로 구성됩니다. 이 클러스터는 동일한 GPU 구성(동종)이거나 다른 GPU 구성(이종)을 가질 수 있습니다. GPU 클러스터를 통해 딥러닝 워크로드를 확장할 수 있으며, 매우 큰 모델을 학습하거나 대규모 데이터셋을 처리할 수 있습니다.

GPU 오케스트레이션을 위한 Kubernetes

Kubernetes는 컨테이너화된 환경에서 GPU 사용을 지원하는 인기 있는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. Kubernetes를 사용하면 다양한 워크로드에 GPU를 동적으로 할당하여 리소스를 효율적으로 활용할 수 있습니다. Kubernetes는 이식성과 확장성을 제공합니다.여기는 다중 GPU 배포를 위한 확장성에 대한 한국어 번역입니다. 코드 부분은 번역하지 않았고, 주석만 번역했습니다.

결론

다중 GPU는 딥러닝 모델 학습을 가속화하는 필수적인 도구가 되었습니다. 모델 병렬화와 데이터 병렬화와 같은 병렬 처리 전략을 활용하여, 여러 개의 GPU를 활용하여 더 큰 모델을 학습하고 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

TensorFlow와 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크는 다중 GPU 학습을 위한 내장 지원을 제공하여, 분산 학습 워크플로우를 구현하기 쉽게 합니다. 성능 벤치마크와 확장성 연구는 다중 GPU를 통해 달성할 수 있는 큰 성능 향상을 보여줍니다. 이는 딥러닝 연구와 응용 분야에서 GPU의 가속 잠재력을 보여줍니다.

GPU 서버, GPU 클러스터 또는 Kubernetes에 다중 GPU 솔루션을 배포할 때, 최적의 성능과 확장성을 위해서는 배포 모델에 대한 신중한 고려가 필수적입니다.

딥러닝 분야가 계속 발전함에 따라, 다중 GPU의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 다중 GPU 딥러닝을 위한 기술과 모범 사례를 숙달함으로써, 이 흥미로운 분야의 선두에 서서 인공 지능의 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

참고 문헌

[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 25.

[2] Li, S., Zhao, Y., Varma, R., Salpekar, O., Noordhuis, P., Li, T., ... & Chintala, S. (2020). PyTorch distributed: Experiences on accelerating data parallel training. arXiv preprint arXiv:2006.15704.

[3] Goyal, P., Dollár, P., Girshick, R., Noordhuis, P., Wesolowski, L., Kyrola, A., ... & He, K. (2017). Accurate, large minibatch SGD: Training imagenet in 1 hour. arXiv preprint arXiv:1706.02677.

[4] Shallue, C. J., Lee, J., Antognini, J., Sohl-Dickstein, J., Frostig, R., & Dahl, G. E. (201.8). 신경망 학습에 대한 데이터 병렬화의 효과 측정. arXiv 사전 인쇄본 arXiv:1811.03600.

[5] Yamazaki, M., Kasagi, A., Tabuchi, A., Honda, T., Miwa, M., Fukumoto, N., ... & Tabaru, T. (2019). 또 다른 가속화된 SGD: ImageNet에서의 ResNet-50 학습, 74.7초. arXiv 사전 인쇄본 arXiv:1903.12650.