Data Parallelism in Machine Learning Training

Data Parallelism in Machine Learning Training

이 게시물은 대규모 생성 AI 모델의 분산 훈련에서 데이터 병렬성의 개념을 설명합니다.

주요 내용

• 데이터 병렬성은 데이터셋을 여러 GPU에 분할하여 각 GPU가 모델의 전체 복사본을 유지하도록 하는 핵심 기술입니다.
• 모델 상태 업데이트 방법에는 동기식 업데이트와 비동기식 업데이트가 있습니다.
• 비동기식 업데이트는 훈련 속도를 높일 수 있지만, 일관성 문제와 병목 현상 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
• Ring-AllReduce는 GPU를 링 구조로 조직하여 효율적 통신과 동기화된 파라미터 업데이트를 제공합니다.

결론

게시물은 데이터 병렬성과 비동기 업데이트의 도전 과제, 그리고 Ring-AllReduce 알고리즘의 이점을 강조합니다.