모델 병렬화란?

인간의 뇌를 모방한 신경망은 과학 연구의 최전선으로 이동했습니다. 주요 문제는 무엇일까요? 평균적인 디바이스보다 많은 데이터 처리 및 스토리지 성능이 필요합니다. 모델 병렬화가 바로 여기에 있습니다. 

모델 병렬 처리는 신경망에 신경망을 공급하는 머신러닝 모델을 여러 기기에 분산시켜, 사용 가능한 메모리를 보다 효율적으로 사용하고 개별 기기의 용량을 초과할 수 있는 더 큰 모델을 트레이닝할 수 있도록 합니다.

모델 병렬화의 정의, 이점 및 구현 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 또한 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다. 

모델 병렬화란?

모델 병렬 처리는 신경망의 연산 워크로드가 여러 장치 또는 프로세서에 분산되는 머신러닝 기술입니다. 서로 다른 데이터 배치가 모델 복사본을 독립적으로 트레이닝하는 데이터 병렬 처리와 달리, 모델 병렬 처리는 모델 운영의 일부를 컴퓨팅하는 역할을 하는 단일 신경망을 여러 장치에 분할하는 것을 포함합니다. 문제를 최대한 효율적으로 해결하기 위해 각각 고유한 강점과 역량을 가진 5개의 다른 각도 또는 여러 팀의 문제를 공격하는 것으로 생각하세요. 

모델 병렬화의 장점

간단히 말해, 모델 병렬 처리는 대규모 머신러닝을 가속화합니다. 조금 더 세분화된 수준에서는 다음과 같은 이점이 있습니다.

모델 설계의 유연성 제공
모델 병렬 처리를 통해 연구원들은 복잡한 신경망 아키텍처를 보다 유연하게 설계할 수 있습니다. 여기에는 복잡한 계층과 구조를 가진 아키텍처는 물론 다양한 유형의 작업을 포함하는 모델이 포함됩니다. 

병목 현상 감소
모델 병렬 처리는 워크로드를 분산시킴으로써 교육 중에 발생할 수 있는 컴퓨팅 병목현상을 완화하는 데 도움이 됩니다. 이는 복잡한 아키텍처를 가진 대규모 데이터 세트 또는 모델을 다룰 때 특히 중요합니다.

그러나 결국 모델 병렬화의 이점은 \"다각화 및 정복\"으로 이어집니다. 

모델 병렬화 구현

모델 병렬 처리를 구현하는 몇 가지 기본 단계는 다음과 같습니다.

1. 모델 구성 요소 파악: 신경망 아키텍처를 살펴보고 디바이스 간에 분할할 수 있는 구성 요소를 식별합니다. 여기에는 계층, 서브네트워크 또는 특정 작업이 포함될 수 있습니다.
2. 모델 : 식별된 구성 요소를 다른 장치에 할당할 수 있는 세그먼트로 분할합니다. 균형 잡힌 분배를 위해 각 세그먼트의 전산 부하를 고려하십시오.
3. 디바이스 할당: 특정 디바이스에 각 세그먼트를 할당합니다. 여기에는 여러 GPU, TPU 또는 기타 가속기 활용이 포함될 수 있습니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프레임워크는 디바이스 배치를 위한 API를 제공합니다.
4. 데이터 흐름 관리: 디바이스 간 데이터 흐름을 관리하기 위한 메커니즘을 구현합니다. 모델의 다양한 세그먼트를 처리하는 디바이스에 입력 데이터가 적절히 분할 및 배포되도록 합니다.
5. 프로세스 미세 조정: 교육 프로세스를 수정하여 서로 다른 장치에서 병렬로 작업을 수행합니다. 여기에는 정방향 및 역방향 패스, 그라데이션 업데이트 및 중량 동기화의 병렬화가 포함될 수 있습니다.
6. 최적화: 효율적인 트레이닝을 보장하기 위해 그라데이션 축적과 같은 모델 병렬화에 특정한 최적화 기술을 구현합니다. 이러한 기술은 디바이스 전반에서 그라데이션의 흐름을 관리하는 데 도움이 됩니다.
7. 파라미터 업데이트: 각 트레이닝 단계 후 디바이스 전반에서 모델 파라미터를 동기화하세요. 여기에는 집계된 그라데이션을 기반으로 전체 모델의 가중치를 업데이트하는 작업이 포함됩니다.

또한, 모델 병렬 처리를 구현하는 데 있어 다음과 같은 일반적인 문제를 염두에 두어야 합니다.

• 로드 밸런싱: 디바이스 전반에 걸쳐 컴퓨팅 부하를 균형 있게 분산시키는 것은 어려울 수 있습니다. 모델 구성 요소의 분할을 모니터링하고 조정하여 부하 균형을 유지하십시오.
• 통신 오버헤드: 디바이스 간의 통신과 관련된 오버헤드가 있을 수 있습니다. 커뮤니케이션 패턴을 최적화하고, 비동기 업데이트와 같은 기법을 탐색하며, 불필요한 데이터 전송을 최소화하세요.
• 데이터 의존성: 데이터 배치와 모델 세그먼트 간의 종속성을 처리하는 것은 어려울 수 있습니다. 중복 컴퓨팅 및 통신과 같은 데이터 종속성을 관리하기 위한 메커니즘을 구현합니다.
• 디버깅 및 프로파일링: 프레임워크에서 제공하는 디버깅 및 프로파일링 툴을 사용하고 성능 지표를 모니터링하여 병목현상을 파악합니다.
• 프레임워크 지원: 모델 병렬화를 지원하는 데는 프레임워크별 차이가 있을 수 있습니다. 모델 병렬화에 대한 우수한 지원을 제공하는 프레임워크를 선택하고 새로운 기능과 개선 사항을 지속적으로 업데이트하세요.
• 옵티마이저와의 호환성: 병렬화된 설정에서 특정 옵티마이저와의 호환성 문제가 일반적입니다. 병렬 트레이닝과 호환되는 옵티마이저를 선택하거나 모델 병렬 처리를 위해 기존 옵티마이저를 수정하세요.

모델 병렬화의 예

모델 병렬 처리를 위한 몇 가지 성공적인 실제 애플리케이션을 살펴보겠습니다. 아래의 모든 예는 모델 병렬 처리를 통해 머신러닝 모델을 여러 GPU에 분산시켜 대규모 컴퓨팅 로드를 효율적으로 처리합니다.

OpenAI의 GPT-3
현재 대부분의 사람들은 사용하지 않더라도 ChatGPT에 대해 들어보았습니다. GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)은 자연어 처리 작업을 위해 설계된 최첨단 언어 모델입니다. GPT-3은 1,750억 개의 매개변수를 가진 대규모 모델입니다. 

Facebook AI의 wav2vec 2.0
Wav2vec 2.0은 Facebook AI가 구어를 서면 텍스트로 변환하기 위해 개발한 음성 인식 모델입니다. 

바이두 DeepSpeech 2
DeepSpeech 2는 Baidu Research가 개발한 자동 음성 인식을 위한 딥러닝 모델입니다. 모델 병렬 처리를 통해 여러 GPU에 워크로드를 분산시켜 음성 인식을 위한 대규모 모델의 트레이닝을 용이하게 합니다.

비전 트랜스포머(ViT)
비전 트랜스포머는 이미지 분류 작업에서 인기를 얻어 기존의 컨볼루션 신경망을 대체했습니다. 

NVIDIA의 Megatron
Megatron은 NVIDIA가 개발한 딥러닝 모델 병렬 라이브러리로, 대규모 언어 모델의 트레이닝을 확장하도록 설계되었습니다.

이러한 모든 사례는 크고 복잡한 모델의 트레이닝을 처리하는 데 모델 병렬화가 얼마나 중요한지 보여주며, 다양한 머신러닝 애플리케이션에서 성능, 확장성 및 효율성을 향상시킵니다.

결론

모델 병렬화는 시스템이 대규모 머신러닝 모델을 더 쉽게 적용할 수 있도록 하는 “다각화 및 정복” 기술입니다. 그러나 모델 병렬 처리가 작동하려면 강력하고 유연하며 효율적인 데이터 스토리지 인프라가 필요합니다. 

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