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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
효율적인 GPU 메모리 사용 기법
이 게시물은 딥러닝 모델 학습 시 GPU 메모리 효율을 높이기 위한 다양한 기법들을 소개합니다.주요 기법들
- 그레이디언트 누적: 작은 배치 크기로 메모리 사용을 줄이면서 큰 배치 효과 달성
- 그레이디언트 체크포인팅: 순전파 중 일부 결과만 저장해 메모리 절감, 추가 계산 시간 발생
- 분산 학습 병렬화: 데이터, 모델, 파이프라인, 텐서 병렬화 등 다양한 방식으로 처리 속도와 메모리 최적화
- ZeRO 옵티마이저: 중복 저장을 줄여 대규모 모델의 메모리 사용 최적화
- PEFT 기법: LoRA와 QLoRA로 일부 파라미터만 학습해 메모리 부담 감소 및 효율적 미세조정
