PyTorch로 바닥부터 구현하는 분산 학습 병렬화 교육용 저장소

작성자가 직접 제작한 교육용 리소스를 공유한 게시물로, 분산 학습의 원리를 깊이 있게 이해하려는 사용자들에게 유용한 자료로 평가받고 있다.

• 분산 학습 프레임워크를 사용하기 전, All-Reduce와 같은 집합 통신이 연산 그래프의 어느 시점에서 발생하는지 이 코드를 통해 먼저 파악하면 디버깅에 유리하다.

• 분산 학습의 내부 작동 원리를 이해하기 위해 고수준 API 대신 명시적인 통신 로직과 연산 그래프를 직접 구현하는 접근 방식이 효과적이다.
• 단순한 MLP 구조를 활용하면 복잡한 모델 구조에 가려지기 쉬운 분산 환경의 데이터 흐름과 그래디언트 동기화 과정을 집중적으로 학습할 수 있다.
• 이론적인 분산 학습 알고리즘을 실제 실행 가능한 코드로 매핑함으로써 대규모 모델 학습 프레임워크의 내부 구조를 파악하는 기초 지식을 제공한다.