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클라우드에서 LLM 훈련하기: AWS S3 데이터 레이크 vs Azure Blob Storage 활용법 클라우드에서 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하려면 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 스토리지가 필요합니다. 대표적인 클라우드 스토리지 서비스로는 AWS의 S3(Simple Storage Service)와 Azure의 Blob Storage가 있습니다. 이 두 가지의 클라우드 스토리지 서비스는 모두 비정형 데이터 저장을 위한 객체 스토리지로서, 대량의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다.1. AWS S3 데이터 레이크의 특징과 활용AWS S3는 클라우드 스토리지 중에서도 가장 널리 사용되는 서비스로, 확장성이 뛰어나고 다양한 분석 도구와의 연계가 용이합니다. LLM 훈련을 위해 대규모 데이터를 저장할 경우, S3를 데이터 레이크로 활용하면 여러 가지 이점을 얻을 수 있습.. 2025. 3. 20.
GPU 성능을 극대화하는 병렬 연산 기법: Data Parallelism vs Model Parallelism 차이점 딥러닝 모델이 커지고 데이터 크기가 증가하면서 GPU의 연산 성능을 극대화하는 병렬 연산 기법이 중요해지고 있습니다. 특히, 대규모 모델을 훈련할 때 GPU를 효율적으로 활용하는 것이 성능 최적화의 핵심입니다. 대표적인 병렬 처리 방식으로는 Data Parallelism(데이터 병렬 처리)과 Model Parallelism(모델 병렬 처리)이 있으며, 두 방식은 학습 데이터와 모델을 GPU에 분산하는 방식에서 차이가 있습니다.1. Data Parallelism(데이터 병렬 처리)Data Parallelism은 동일한 모델을 여러 개의 GPU에 복사하고, 입력 데이터를 나누어 각 GPU에서 병렬로 학습하는 방식입니다. 각 GPU는 독립적으로 데이터를 처리한 후, 계산된 그래디언트를 통합하여 모델의 가중치를.. 2025. 3. 19.
AI 모델 훈련을 위한 GPU & TPU 선택법: PyTorch와 TensorFlow 최적화 가이드 AI 모델을 훈련할 때 GPU와 TPU는 성능을 극대화하는 중요한 하드웨어 가속기의 역할을 하고 있습니다. 이 중에 딥러닝 프레임워크인 PyTorch와 TensorFlow는 GPU와 TPU를 지원하며, 이를 효과적으로 활용하면 모델 학습 속도를 대폭 향상시킬 수 있습니다. 하지만, GPU와 TPU는 아키텍처와 사용 방식이 다르기 때문에 최적의 성능을 얻으려면 각 환경에 맞게 최적화하는 것이 중요합니다. 따라서 GPU와 TPU의 차이점 및 사용 방법 및 두 가지의 비교에 대해서 전반적으로 설명해보려 합니다.1. GPU와 TPU의 차이점GPU(Graphics Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)는 모두 병렬 연산을 활용하여 딥러닝 모델을 가속화하는 역할을 합니다... 2025. 3. 19.
딥러닝 모델 학습 속도를 높이는 방법: Mixed Precision Training과 Gradient Checkpointing 적용법 딥러닝 모델이 점점 커지고 복잡해지면서 학습 속도를 최적화하는 것이 중요한 과제로 떠오르게 되었습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)이나 컴퓨터 비전 모델을 학습할 때 연산량이 많아지면 하드웨어 자원을 효율적으로 활용하는 것이 필수적이라고 볼 수 있겠습니다. 이를 해결하기 위한 대표적인 기법으로 Mixed Precision Training과 Gradient Checkpointing이 있습니다. 두 방법 모두 GPU 또는 TPU의 활용도를 극대화하여 연산 속도를 높이고, 메모리 사용량을 줄이는 데 효과적인 기법입니다. 이 Mixed Precision Training과, Gradient Checkpointing 기법에 대해 알아보도록 하겠습니다.1. Mixed Precision Training의 개념과 .. 2025. 3. 19.
클라우드 기반 모델 배포: AWS Lambda vs Azure Functions 서버리스(Serveless) 비교 클라우드 환경에서 AI 모델을 배포할 때에는, 서버리스(Serverless) 기술을 활용하면 인프라 관리 부담을 줄이고 비용 효율성을 높일 수 있습니다. 각각 유명한 클라우드 플랫폼인 AWS와 Azure에서 한 가지씩 서버리스 컴퓨팅 서비스에 대해 설명하도록 하겠습니다. AWS Lambda와 Azure Functions는 대표적인 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 이벤트 기반 실행과 자동 확장 기능을 제공하여 AI 모델을 효과적으로 운영할 수 있도록 합니다. 두 서비스는 유사한 기능을 가지고 있지만, AI 모델 배포 방식과 성능 최적화 측면에서는 차이가 납니다.1. AWS Lambda를 활용한 AI 모델 배포AWS Lambda는 이벤트 기반으로 코드를 실행하는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. AI 모델을 배포할 .. 2025. 3. 19.
대규모 LLM 운영을 위한 클라우드 비용 최적화: Spot Instance와 Reserved Instance 활용법 대규모 언어 모델(LLM)을 운영하려면 클라우드에서 대량의 연산 자원을 활용해야 하며, 이에 따른 비용 부담이 매우 클 수 있습니다. 특히, LLM 훈련과 추론 과정에서 GPU 및 TPU 같은 고성능 컴퓨팅 리소스를 지속적으로 사용하게 되면 운영 비용이 급격히 증가할 수 있습니다. 이를 최적화하는 방법 중 대표적인 것이 클라우드 서비스 제공업체가 제공하는 Spot Instance와 Reserved Instance 활용법입니다. 1. Spot Instance: 일시적인 자원을 활용하여 비용을 절감하는 방법Spot Instance는 클라우드 제공업체가 사용하지 않는 여유 컴퓨팅 자원을 저렴한 가격에 제공하는 방식입니다. AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 플랫폼에서는 이 기능을 지.. 2025. 3. 19.

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