분산 학습
단일 머신의 자원을 초과하는 대규모 모델이나 데이터를 처리하기 위해 여러 대의 컴퓨터(노드)와 GPU를 연결하여 동시에 학습을 진행하는 기법이다. 학습 시간을 단축하고 대형 모델 수용을 가능하게 하지만 노드 간 통신 및 동기화 관리가 복잡하다.
단일 H100 GPU로 10억 파라미터 LLM 학습이 가능해진 Poet-X
Sequential 모델을 넘어선 TensorFlow 마스터 클래스: 커스텀 레이어부터 GAN까지
1,000명 규모의 ML 연구용 클러스터를 밑바닥부터 구축하는 법
분산 학습의 복잡성을 해결하는 ClearML의 멀티 노드 관리 전략