PyTorch를 이용한 딥러닝 모델의 분산 학습 개요
Source
Evernote/Inbox/Distributed training of Deep Learning models with PyTorch.md
Summary
이 문서는 대규모 딥러닝 모델 학습을 위한 분산 컴퓨팅의 기본 개념과 PyTorch 환경에서의 적용 방법을 소개합니다. 분산 컴퓨팅이 신경망의 병렬 처리 및 동기화를 통해 학습 효율을 높이는 원리를 설명하며, MPI(Message Passing Interface) 표준과 Intel MPI 구현체의 역할을 다룹니다. 또한 분산 클러스터 구축을 위한 하드웨어(고대역폭 네트워크 등) 및 소프트웨어(동일 사용자 계정, 비밀번호 SSH, NFS 등) 설정 요건을 제시하고, 동기식 SGD(Synchronous SGD) 알고리즘을 통한 실제 구현 예시로 이어지는 구조를 가집니다.
Key Points
- 분산 컴퓨팅은 네트워크로 연결된 여러 노드(클러스터)를 활용하여 대규모 딥러닝 모델의 전방/후방 전파 연산을 병렬 처리합니다.
- MPI(Message Passing Interface)는 분산 시스템 간 통신을 위한 표준 규격이며, 본 문서에서는 Intel MPI를 주로 다룹니다.
- 분산 환경 구축을 위해서는 고대역폭 네트워크(InfiniBand 등), 모든 노드에 동일한 사용자 계정 및 비밀번호 SSH 설정, 그리고 NFS와 같은 공유 파일 시스템이 필수적입니다.
- 학습 전략으로는 데이터와 계산을 분배하고 노드 간 일관성을 유지하기 위한 동기화 메커니즘이 핵심이며, 구체적으로 동기식 SGD 알고리즘을 예시로 들어 설명합니다.