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핵심 요약
DiLoCo와 같은 저통신 분산 학습 알고리즘과 PyTorch의 최신 프레임워크를 결합하면, 지리적으로 떨어진 공공 슈퍼컴퓨터들을 하나의 거대한 클러스터처럼 활용하여 14B 규모의 모델을 성공적으로 학습시킬 수 있다.
배경
대규모 언어 모델(LLM) 학습은 막대한 GPU 자원을 보유한 소수 기업의 전유물로 여겨지지만, 학계와 공공 부문은 지리적으로 분산된 슈퍼컴퓨터 자원을 보유하고 있다.
대상 독자
대규모 분산 학습 시스템을 설계하는 엔지니어, 공공 인프라 활용을 고민하는 연구자, LLM 학습 효율화에 관심 있는 개발자
의미 / 영향
이 연구는 거대 자본 없이도 학계와 공공 기관이 보유한 분산 자원을 결합하여 프론티어급 LLM을 학습할 수 있는 실질적인 기술적 경로를 제시했다. 이는 특정 기업에 집중된 AI 학습 자원의 독점을 완화하고, 공공 인프라 중심의 오픈소스 AI 생태계가 활성화되는 계기가 될 것이다.
챕터별 상세
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LLM 학습의 자원 격차와 학계의 도전
현재 LLM 사전 학습은 막대한 자본을 가진 소수 연구자들의 전유물이 되었다. Meta의 Llama 4는 최대 32,000개의 GPU를 사용하며, xAI의 Colossus 클러스터는 200,000개의 GPU를 확보하는 등 클러스터 규모가 기하급수적으로 커지고 있다. 반면 학계는 이러한 단일 대규모 클러스터를 구축하기 어렵지만, 유럽 전역에 분산된 Jupiter, Alps, Lumi와 같은 공공 슈퍼컴퓨터 자원을 합치면 산업계에 필적하는 규모가 된다. 따라서 이러한 분산된 자원을 어떻게 효율적으로 통합하여 학습에 활용할지가 핵심 과제이다.
- •산업계는 단일 클러스터에 수십만 개의 GPU를 집적하여 학습 효율을 극대화함
- •유럽 공공 슈퍼컴퓨터들은 개별적으로도 강력하지만 통합 시 시너지가 매우 큼
- •지리적 분산으로 인한 통신 지연 문제를 해결하는 것이 학계 LLM 학습의 관건임
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저통신 분산 학습 알고리즘: DiLoCo의 원리
지리적으로 떨어진 클러스터 간에는 인터넷을 통해 통신해야 하므로 데이터 병렬 처리(Data Parallel)의 통신 비용을 줄이는 것이 필수적이다. 이를 위해 Federated Learning에서 영감을 얻은 Local SGD 기법을 적용한다. 특히 DiLoCo 알고리즘은 각 클러스터 내부에서 Adam 최적화 도구로 여러 단계를 독립적으로 학습한 후, 일정 주기마다 Nesterov Momentum을 사용하는 외부 최적화 도구를 통해 가중치를 동기화한다. 이 방식은 표준 데이터 병렬 처리보다 통신 횟수를 수백 배 줄이면서도 모델의 성능을 안정적으로 유지한다.
- •Local SGD는 독립적인 로컬 학습 후 가중치를 평균화하여 통신 빈도를 낮춤
- •DiLoCo는 내부 Adam과 외부 Nesterov Momentum의 이중 구조로 최적화 수행
- •통신 대역폭이 낮은 환경에서도 Scaling Law를 따르는 안정적인 학습이 가능함
10:10
공공 인프라 활용의 현실적 제약 사항
공공 슈퍼컴퓨터는 상용 클라우드와 달리 Slurm 기반의 작업 관리 시스템을 사용하며 여러 제약이 존재한다. 작업 대기 시간이 길고 최대 실행 시간이 24~72시간으로 제한되어 있어 학습이 자주 중단된다. 또한 보안상의 이유로 컴퓨팅 노드에서 인터넷이나 S3 저장소에 직접 접근할 수 없으며, 라이브러리 설치(pip, uv)도 제한적이다. 하드웨어 측면에서도 A100, H100, AMD GPU 등 노드마다 사양이 다른 이종(Heterogeneous) 환경이며, 노드 간 연결 방식도 NVLink와 InfiniBand가 혼재되어 성능 최적화가 어렵다.
- •Slurm의 Fairshare 큐 시스템과 실행 시간 제한으로 인한 잦은 학습 중단 발생
- •보안 정책으로 인한 외부 네트워크 차단이 데이터 로딩 및 환경 구축의 병목이 됨
- •클러스터마다 다른 GPU 세대와 메모리 용량에 맞춘 커스텀 설정이 필수적임
14:40
기술적 해결책: TorchTitan과 HSDP
공공 인프라의 제약을 극복하기 위해 PyTorch 네이티브 프레임워크인 TorchTitan을 활용한다. TorchTitan은 구성 가능성이 높고 TorchFT를 통한 결함 허용(Fault Tolerance) 기능을 제공하여 노드 장애 시에도 학습을 자동 재개한다. 또한 HSDP(Hybrid Sharded Data Parallel) 기법을 적용하여 클러스터 내부에서는 FSDP로 메모리를 절약하고, 클러스터 간에는 DDP 방식으로 통신하여 효율을 높였다. 이를 통해 MareNostrum 5 클러스터에서 400여 개의 GPU를 활용했을 때 MFU(Model Flops Utilization)를 기존 대비 10% 이상 향상시킨 34%까지 끌어올렸다.
- •TorchFT의 Lighthouse 메커니즘을 통해 작업 중단 및 노드 이탈에 유연하게 대응
- •HSDP는 FSDP와 DDP를 결합하여 이종 네트워크 환경에서 통신 효율 극대화
- •최적화된 체크포인트 저장 방식을 통해 Slurm의 시간 제한 문제를 해결함
17:00
14B 모델 학습 결과 및 향후 계획
Hugging Face와 협력하여 14B 규모의 다국어 모델을 11T 토큰으로 학습시키는 프로젝트를 진행 중이다. 초기 단계로 MareNostrum 5에서 2.5T 토큰을 학습시키는 웜업(Warmup)을 수행했으며, 결과는 Llama 2나 OLMo와 같은 기존 모델보다 우수한 성능을 보였다. 현재는 지리적으로 분산된 3개의 유럽 클러스터를 DiLoCo로 연결하여 학습을 진행하는 POC(Proof of Concept) 단계에 있다. 최종 목표는 공공 인프라만으로도 대규모 분산 학습이 가능하다는 것을 증명하고 14B 규모의 고성능 오픈 모델을 공개하는 것이다.
- •14B 모델은 QK-Norm과 Z-loss를 적용하여 학습 안정성을 확보함
- •2.5T 토큰 학습 결과 다국어 벤치마크에서 기존 모델 대비 경쟁력 확인
- •분산된 3개 클러스터를 통합한 세계 최대 규모의 공공 컴퓨팅 분산 학습 추진
실무 Takeaway
- 지리적으로 분산된 클러스터 간 학습 시 DiLoCo를 적용하면 통신 횟수를 줄여 인터넷 환경에서도 효율적인 동기화가 가능하다
- 공공 슈퍼컴퓨터의 Slurm 실행 시간 제한 문제는 TorchFT와 같은 결함 허용 프레임워크를 도입하여 자동 재시작 구조로 해결해야 한다
- 네트워크 대역폭이 다른 이종 환경에서는 HSDP를 통해 클러스터 내/외부의 병렬화 전략을 다르게 가져가는 것이 성능 최적화에 유리하다
- 인터넷이 차단된 컴퓨팅 노드 환경을 대비해 rsync를 활용한 데이터 동기화 및 사전 환경 구축(Pre-built environment) 전략이 필수적이다
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원문 발행 2026. 01. 13.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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