TL;DR
Zyphra의 ZAYA1-74B-preview는 SSM, MoE, Attention이 결합된 하이브리드 모델로, BF16 정밀도에서 약 139GB의 VRAM을 점유하여 멀티 GPU 환경이 필수적입니다. 그러나 공식 Transformers 포크의 코드가 단일 GPU 실행만을 가정하고 작성되어, device_map="auto"를 통한 분산 배치 시 텐서 장치 불일치(Device Mismatch) 오류가 연쇄적으로 발생합니다. 본문은 임베딩 룩업, MoE 라우팅, 전문가 출력 결합, KV 캐시 접근 등에서 발생하는 5가지 장치 오류와 Flash Attention의 연속성(Contiguity) 문제를 다룹니다. 각 버그에 대해 sed 명령어를 이용한 즉각적인 소스 코드 수정 패치를 제공하며, 이를 통해 4개의 GPU 환경에서 모델을 정상적으로 로드하고 추론할 수 있음을 확인했습니다. 실무적으로는 공식 라이브러리가 업데이트되기 전까지 이 가이드에 명시된 수동 패치를 적용해야 멀티 GPU 추론이 가능합니다.
의미 / 영향
거대 모델의 커스텀 아키텍처 구현 시 단일 GPU 테스트만 수행될 경우, 멀티 GPU 환경의 분산 배치 로직에서 심각한 결함이 발생할 수 있음을 시사합니다. 개발자는 분산 추론 환경을 고려하여 텐서의 장치 위치를 동적으로 할당하는 코드를 작성해야 합니다.
빠른 이해
요약 브리프
Zyphra의 ZAYA1-74B 모델을 멀티 GPU에서 실행할 때 발생하는 6가지 핵심 버그와 그에 대한 코드 수정(sed 패치) 방법을 정리한 기술 가이드입니다. 주로 텐서 장치 불일치와 Flash Attention 호환성 문제를 다루며, 4개의 GPU 환경에서 정상 작동을 위한 구체적인 해결책을 제시합니다.
새로운 점
공식 라이브러리의 멀티 GPU 미지원 결함을 발견하고, 소스 코드 레벨에서 즉시 적용 가능한 6가지 원라인(one-line) 패치를 최초로 공개했습니다.
핵심 메커니즘
입력(input_ids) -> 임베딩/MoE 라우팅(장치 일치화 패치 적용) -> 전문가 연산 및 결합(장치 통합) -> SDPA(Math 백엔드 강제) -> 출력(생성 토큰)
핵심 수치
- Model Size (BF16): ~139 GB- Full-precision inference 기준
- Test Hardware: 4× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell- 각 94.97 GB VRAM
- Total VRAM: 380 GB- 4개 GPU 합계
섹션별 상세
환경 설정 및 사전 준비
멀티 GPU 장치 불일치 버그 (Bug 1-5)
Flash Attention 연속성 문제와 SDPA 백엔드 수정 (Bug 6)
실무 Takeaway
- ZAYA1-74B 모델을 멀티 GPU에서 실행하려면 Zyphra 전용 Transformers 포크 설치 후 modeling_zaya.py 파일의 6개 지점을 수동으로 패치해야 한다.
- MoE 전문가 출력 결합 시 torch.cat을 수행하기 전 각 텐서를 동일한 GPU 장치로 명시적으로 이동시켜야 런타임 오류를 방지할 수 있다.
- Flash Attention 오류 해결을 위해 torch.backends.cuda.enable_math_sdp(True)를 설정하여 연산 백엔드를 강제로 변경해야 한다.
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