챕터별 상세
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
용어 해설
- 분산 데이터 병렬 처리(DDP)
- — 모델을 여러 GPU에 복제하고 데이터를 나누어 학습한 뒤 그래디언트를 동기화하는 기법이다. 각 GPU가 전체 모델 가중치를 보유하며 데이터 배치만 나누어 처리함으로써 학습 속도를 높인다. 단일 GPU 메모리에 모델이 들어가는 경우에 주로 사용된다.
- 제로 중복 최적화(ZeRO)
- — DeepSpeed에서 제안한 기법으로, 옵티마이저 상태, 그래디언트, 파라미터를 여러 GPU에 나누어 저장하여 메모리 중복을 제거한다. 모델 크기가 GPU 메모리를 초과할 때 필수적이며, 단계별(1, 2, 3)로 샤딩 범위를 확장한다.
- 완전 샤딩 데이터 병렬 처리(FSDP)
- — PyTorch에서 제공하는 기술로, 모델 파라미터와 그래디언트를 모든 GPU 노드에 걸쳐 샤딩하여 메모리 효율을 극대화한다. ZeRO-3와 유사한 개념으로 작동하며 대규모 언어 모델 학습 시 메모리 부족 문제를 해결한다.
- 샤딩(Sharding)
- — 데이터나 모델 파라미터를 여러 조각으로 나누어 분산된 장치에 저장하는 방식이다. 분산 학습에서는 전체 모델 가중치를 모든 GPU가 갖는 대신 일부씩 나누어 가짐으로써 메모리 점유율을 낮춘다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 29.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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