PyTorch 다중 GPU 학습: 완전한 가이드

PyTorch는 동적 계산 그래프와 사용의 편의성으로 인해 연구자와 실무자 모두에게 가장 인기 있는 딥러닝 프레임워크 중 하나로 부상했습니다. 딥러닝 모델이 점점 더 크고 복잡해짐에 따라, 이를 효율적으로 학습하려면 다중 GPU의 힘을 활용해야 합니다. 이 글에서는 PyTorch의 다중 GPU 학습 세계로 들어가, DataParallel과 DistributedDataParallel과 같은 기술을 탐구하여 학습 워크플로우를 크게 가속화하는 방법을 살펴보겠습니다.

속도가 필요한 이유: 다중 GPU의 중요성

최신 딥러닝 모델을 학습하는 데에는 때때로 며칠 또는 심지어 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 이러한 느린 반복 속도는 연구 진척을 방해하고 모델을 실제 운영에 투입하는 것을 지연시킬 수 있습니다. 학습을 다중 GPU에 분산시키면 이러한 대형 모델을 학습하는 데 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

PyTorch에서 학습을 병렬화하는 두 가지 주요 접근법은 다음과 같습니다:

1. 데이터 병렬성: 모델이 각 GPU에 복제되며, 데이터의 일부가 각 복제본에서 처리됩니다. 각 반복 후 기울기가 GPU 전체에 걸쳐 누적됩니다.

2. 모델 병렬성: 모델의 다른 부분이 GPU에 걸쳐 분할되며, 각 GPU는 순방향 및 역방향 전파의 일부를 담당합니다. 이는 덜 일반적이며 구현하기 더 복잡합니다.

이 글에서는 가장 널리 사용되고 PyTorch의 내장 모듈에 의해 잘 지원되는 데이터 병렬성에 초점을 맞출 것입니다.

DataParallel 시작하기

PyTorch의 DataParallel 모듈은 최소한의 코드 변경으로 다중 GPU를 활용할 수 있는 간단한 방법을 제공합니다. 이는 자동으로 입력 데이터를 사용 가능한 GPU에 분할하고 역방향 전파 중 기울기를 누적합니다.

모델을 DataParallel로 감싸는 기본적인 예시는 다음과 같습니다:

import torch
import torch.nn as nn
 
# 모델 정의
model = nn.Sequential(
    nn.Li.다음은 제공된 마크다운 파일의 한국어 번역입니다. 코드 부분은 번역하지 않았으며, 주석 부분만 번역했습니다.
 
near(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 5)
)
 
# 모델을 GPU로 이동
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
 
# 모델을 DataParallel로 감싸기
parallel_model = nn.DataParallel(model)

이제 parallel_model에 입력을 전달하면 자동으로 사용 가능한 GPU에 걸쳐 분할됩니다. 모듈은 출력과 기울기를 수집하여 나머지 학습 코드에 투명하게 처리합니다.

inputs = torch.randn(100, 10).to(device)
outputs = parallel_model(inputs)

장점과 한계

DataParallel은 사용하기 쉽고 단일 머신에 여러 GPU가 있는 경우 좋은 속도 향상을 제공할 수 있습니다. 그러나 다음과 같은 한계가 있습니다:

• 단일 프로세스 다중 GPU 학습만 지원하므로 더 큰 클러스터로 확장하기 어렵습니다.
• 모델이 각 GPU의 메모리에 완전히 맞아야 하므로 최대 모델 크기가 제한됩니다.
• 특히 작은 연산이 많은 경우 GPU 간 데이터 복사로 인한 오버헤드가 상당할 수 있습니다.

이러한 한계에도 불구하고 DataParallel은 많은 일반적인 사용 사례에 적합하며 PyTorch에서 다중 GPU 학습을 시작하는 좋은 방법입니다.

DistributedDataParallel로 확장하기

더 큰 모델과 클러스터의 경우 PyTorch의 DistributedDataParallel (DDP) 모듈은 다중 GPU 학습을 위한 더 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. DDP는 각자의 GPU를 가진 여러 프로세스를 사용하여 학습을 병렬화합니다.

DDP의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 다중 프로세스 지원: DDP는 여러 노드에 걸쳐 수백 개의 GPU로 확장할 수 있어 매우 큰 모델 학습이 가능합니다.
• 효율적인 통신: NCCL 백엔드를 사용하여 GPU 간 통신 속도를 최적화하고 오버헤드를 최소화합니다.
• 기울기 동기화: DDP는 역전파 중 프로세스 간 기울기를 자동으로 동기화합니다.

다음은 학습 스크립트에서 DDP를 설정하는 예시입니다:

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as m.
```다음은 제공된 마크다운 파일의 한국어 번역입니다. 코드 부분은 번역하지 않았으며, 주석만 번역했습니다.
 
```python
def train(rank, world_size):
    # 프로세스 그룹 초기화
    dist.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size)
    
    # 모델 정의
    model = nn.Sequential(...)
    
    # DDP로 모델 감싸기
    model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])
    
    # 여기에 학습 루프가 있습니다
    ...
 
def main():
    world_size = torch.cuda.device_count()
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

이 예제에서는 torch.multiprocessing을 사용하여 각 GPU에 대한 프로세스를 생성합니다. 각 프로세스는 dist.init_process_group()을 사용하여 자신의 프로세스 그룹을 초기화하며, 자신의 순위와 전체 세계 크기를 지정합니다.

그런 다음 모델을 DDP로 감싸고, 사용할 장치 ID 목록을 전달합니다. 학습 루프 내에서 모델은 정상적으로 사용될 수 있으며, DDP는 프로세스 간 데이터 및 기울기 분배를 처리합니다.

성능 비교

멀티 GPU 학습의 성능 이점을 보여주기 위해 단일 GPU, DataParallel, 그리고 DDP에 대한 간단한 모델의 학습 시간을 비교해 보겠습니다:

이와 같이 DataParallel과 DDP 모두 단일 GPU 학습에 비해 상당한 가속도를 제공합니다. DDP는 더 많은 GPU와 함께 더 잘 확장되며, 많은 경우 선형 확장을 달성할 수 있습니다.

멀티 GPU 학습을 위한 모범 사례

PyTorch에서 멀티 GPU 학습을 최대한 활용하려면 다음과 같은 모범 사례를 염두에 두세요:

• 적절한 병렬화 전략 선택: 소수의 GPU에 대해서는 DataParallel을 사용하고, 더 큰 모델과 클러스터에는 DDP를 사용하세요.
• 배치 크기 조정: 더 큰 배치 크기는 GPU 활용도를 높이고 통신 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 다양한 배치 크기를 실험해 보세요.여기는 한국어 번역본입니다.

모델과 하드웨어에 적합한 최적의 지점을 찾는 방법입니다.

• 혼합 정밀도 사용하기: PyTorch의 torch.cuda.amp 모듈을 사용하면 혼합 정밀도 학습을 할 수 있어 메모리 사용량을 크게 줄이고 최신 GPU에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 랜덤 상태 처리하기: 재현성을 위해 명시적으로 랜덤 시드를 설정하고, torch.manual_seed()를 사용하여 각 프로세스가 고유한 랜덤 상태를 가지도록 해야 합니다.
• 프로파일링 및 최적화하기: PyTorch Profiler 또는 NVIDIA Nsight와 같은 프로파일링 도구를 사용하여 성능 병목 현상을 찾아내고 코드를 최적화하세요.

실제 사례

멀티 GPU 학습은 컴퓨터 비전에서 자연어 처리에 이르는 다양한 분야에서 최신 기술을 달성하는 데 사용되었습니다. 몇 가지 주목할 만한 사례는 다음과 같습니다:

• BigGAN: DeepMind 연구진은 PyTorch DDP를 사용하여 128대의 GPU에서 BigGAN 모델을 학습시켜 전례 없는 수준의 세부 정보와 다양성을 가진 고품질 이미지를 생성했습니다.
• OpenAI GPT-3: 1750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3 언어 모델은 모델 병렬화와 데이터 병렬화를 결합하여 10,000대의 GPU 클러스터에서 학습되었습니다.
• AlphaFold 2: DeepMind의 AlphaFold 2 단백질 접힘 모델은 128개의 TPUv3 코어에서 학습되었으며, GPU 이외의 장치에서도 멀티 디바이스 학습의 확장성을 보여주었습니다.

이러한 사례는 딥러닝의 한계를 넓히기 위해 멀티 GPU 학습의 힘을 보여줍니다.

결론

이 글에서는 PyTorch의 DataParallel부터 DistributedDataParallel에 이르는 멀티 GPU 학습 기술을 살펴보았습니다. 여러 GPU를 활용하면 학습 워크플로우 속도를 크게 높이고 더 큰 복잡한 모델을 다룰 수 있습니다.

사용 사례에 적합한 병렬화 전략을 선택하고, 하이퍼파라미터를 튜닝하며, 최적의 성능을 위한 모범 사례를 따르는 것을 잊지 마세요. 올바른 접근법으로 멀티 GPU 학습은 딥러닝 프로젝트에 게임 체인저가 될 수 있습니다.

멀티 GPU 학습에 대해 더 자세히 알아보려면 다음을 참고하세요.여기는 한국어 번역본입니다:

PyTorch에서 병렬 처리에 대한 추가 자료:

• PyTorch DataParallel 문서 (opens in a new tab)
• PyTorch DistributedDataParallel 문서 (opens in a new tab)
• PyTorch 분산 처리 개요 (opens in a new tab)

즐거운 학습 되시기를!