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핵심 요약
Ray는 복잡한 분산 환경 설정을 추상화하여 개발자가 기존 PyTorch 코드를 최소한으로 수정하면서도 DDP, ZeRO, FSDP와 같은 고급 분산 학습 기법을 클러스터 단위로 쉽게 확장할 수 있게 한다.
배경
최근 AI 모델의 크기가 급격히 커짐에 따라 단일 GPU 메모리로는 학습이 불가능한 경우가 많아졌으며, 이를 해결하기 위한 분산 컴퓨팅 기술이 필수적이다.
대상 독자
대규모 모델 학습 인프라를 구축하거나 학습 속도를 최적화하려는 ML 엔지니어 및 데이터 과학자
의미 / 영향
Ray를 활용한 분산 학습 체계는 인프라 관리의 복잡성을 낮추어 ML 엔지니어가 모델 로직에만 집중할 수 있게 한다. 특히 단일 노드에서 검증한 코드를 대규모 클러스터로 즉시 확장할 수 있는 유연성을 제공하여 대규모 모델 개발 속도를 획기적으로 개선한다.
챕터별 상세
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분산 학습의 필요성과 기본 개념
모델 크기와 데이터셋이 GPU 한 대의 메모리 용량을 초과할 때 분산 학습이 필요하다. 학습 속도를 4배 높이기 위해 4대의 GPU를 사용하면 데이터 배치를 나누어 처리할 수 있다. 하지만 각 GPU가 독립적으로 학습하면 모델이 달라지므로 그래디언트를 동기화하는 과정이 수반된다.
- •GPU 메모리 제약으로 인해 대규모 모델 학습 시 분산 처리가 필수적이다
- •데이터 병렬 처리를 통해 학습 시간을 단축할 수 있다
07:53
DDP(Distributed Data Parallel)의 작동 원리
DDP는 모델 전체를 각 GPU에 복제하고 서로 다른 데이터 배치를 처리하는 방식이다. 역전파 단계 이후 모든 GPU가 계산한 그래디언트를 All-Reduce 연산을 통해 합산하고 동기화한다. 이 과정에서 GPU는 통신이 완료될 때까지 대기하는 유휴 시간이 발생한다.
- •All-Reduce 연산을 통해 모든 워커의 그래디언트를 동기화한다
- •모델이 단일 GPU 메모리에 들어갈 수 있는 크기일 때 가장 효율적이다
08:50
ZeRO와 FSDP를 통한 메모리 최적화
모델이 너무 커서 GPU 한 대에 들어가지 않을 때 ZeRO 기법을 적용한다. ZeRO-1은 옵티마이저 상태를, ZeRO-2는 그래디언트를, ZeRO-3는 파라미터까지 모든 GPU에 나누어 저장(샤딩)한다. PyTorch의 FSDP는 ZeRO-3와 유사하게 작동하며 필요한 시점에만 파라미터를 통신하여 메모리 점유율을 획기적으로 낮춘다.
- •ZeRO 단계별로 메모리 중복을 제거하여 더 큰 모델 학습이 가능하다
- •FSDP는 파라미터를 샤딩하여 대규모 모델 학습의 메모리 부족 문제를 해결한다
17:10
Ray Core와 Ray Train 소개
Ray는 Python 애플리케이션을 클러스터 단위로 병렬화하는 분산 컴퓨팅 엔진이다. Ray Core는 함수를 Task로, 클래스를 Actor로 변환하여 분산 실행한다. Ray Train은 이를 기반으로 PyTorch, Hugging Face 등 다양한 프레임워크의 분산 학습을 표준화된 API로 지원한다.
- •Ray는 복잡한 분산 시스템 전문가가 아니어도 쉽게 병렬 처리를 구현하게 돕는다
- •Ray Train은 분산 학습에 필요한 워커 관리와 환경 설정을 자동화한다
28:08
PyTorch 코드를 Ray Train으로 전환하기
Ray Train의 `prepare_model`과 `prepare_data_loader` 함수를 사용하면 기존 PyTorch 코드를 거의 그대로 유지하며 분산 환경에 적응시킬 수 있다. `ScalingConfig`를 통해 사용할 GPU 개수와 워커 수를 정의하고 `TorchTrainer`로 실행한다. 이 방식은 수동으로 분산 샘플러나 환경 변수를 설정해야 하는 번거로움을 제거한다.
- •prepare_model API는 DDP나 FSDP 전략을 자동으로 모델에 래핑한다
- •ScalingConfig 설정을 통해 코드 수정 없이 인프라 규모를 조절할 수 있다
python
from ray.train.torch import prepare_model, prepare_data_loader
def train_func(config):
model = MyPyTorchModel()
model = prepare_model(model) # DDP/FSDP 자동 적용
train_loader = get_dataset()
train_loader = prepare_data_loader(train_loader) # 분산 샘플러 자동 적용
# 표준 PyTorch 학습 루프
for batch in train_loader:
# ...기존 PyTorch 코드를 Ray Train용 분산 학습 코드로 변환하는 핵심 함수 예시
python
from ray.train.torch import TorchTrainer
from ray.train import ScalingConfig
trainer = TorchTrainer(
train_loop_per_worker=train_func,
scaling_config=ScalingConfig(num_workers=16, use_gpu=True)
)
result = trainer.fit()Ray Train의 TorchTrainer를 사용하여 16개의 GPU 워커에서 분산 학습을 실행하는 코드
50:38
Ray Data를 활용한 데이터 수집 최적화
학습 효율을 높이기 위해 GPU가 연산하는 동안 CPU에서 데이터를 미리 전처리하는 파이프라이닝이 중요하다. Ray Data는 데이터를 블록 단위로 나누어 스트리밍 방식으로 전처리하고 GPU 워커에 공급한다. 이를 통해 데이터 로딩 병목 현상을 해결하고 GPU 활용률을 극대화했다.
- •Ray Data는 전처리와 학습을 병렬로 수행하는 스트리밍 실행 모델을 제공한다
- •데이터 샤딩과 전처리 과정을 학습 루프와 분리하여 성능을 최적화한다
실무 Takeaway
- 모델이 GPU 메모리보다 큰 경우 FSDP나 ZeRO-3를 사용하여 파라미터를 샤딩하면 학습이 가능하다.
- Ray Train의 prepare_model API를 활용하면 DDP와 FSDP 간의 전환을 코드 한 줄 변경으로 수행할 수 있다.
- GPU 활용률을 높이려면 Ray Data를 사용하여 데이터 전처리와 모델 연산을 파이프라이닝해야 한다.
- 분산 학습 시 체크포인트 저장은 중복을 피하기 위해 Rank 0 워커에서만 수행하도록 설정하는 것이 효율적이다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 29.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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