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 업데이트합니다.
1) 특징
- 모델 크기가 크지 않은 경우 유리: 모델 자체가 GPU 메모리에 적재될 수 있는 경우 효과적입니다.
- 학습 속도 향상: 여러 GPU가 병렬로 데이터를 처리하므로 학습 시간이 단축됩니다.
- 통신 비용 존재: 모든 GPU가 연산을 수행한 후, 그래디언트를 동기화해야 하므로 네트워크 속도가 중요한 요소가 됩니다.
2) PyTorch에서 Data Parallelism 적용
PyTorch에서는 torch.nn.DataParallel과 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(DDP)를 사용하여 데이터 병렬 처리를 적용할 수 있습니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 모델 정의
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(1024, 10)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
# 모델을 GPU에 배포
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = SimpleModel().to(device)
# 데이터 병렬 처리 적용
model = torch.nn.DataParallel(model)
# 데이터 및 최적화 설정
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
input_data = torch.randn(32, 1024).to(device) # 배치 크기 32
output = model(input_data)
위 코드에서는 torch.nn.DataParallel을 사용하여 모델을 여러 GPU에 분산합니다. GPU마다 다른 배치의 데이터를 처리한 후, 그래디언트를 통합하여 최종적으로 모델을 업데이트합니다.
2. Model Parallelism(모델 병렬 처리)
Model Parallelism은 하나의 모델을 여러 개의 GPU에 나누어 배치하고, 연산을 병렬로 수행하는 방식입니다. 데이터 크기는 작지만 모델 자체가 너무 커서 하나의 GPU에 올릴 수 없을 때 주로 사용됩니다.
1) 특징
- 초대형 모델 학습 가능: 모델을 여러 GPU에 나눠서 배치하므로, 단일 GPU 메모리 한계를 넘는 대형 모델도 학습할 수 있습니다.
- 통신 오버헤드 발생: 모델의 일부가 서로 다른 GPU에 배치되므로, 레이어 간 데이터 이동이 필요하여 통신 비용이 증가할 수 있습니다.
- 특정 아키텍처에서 유리: Transformer 기반 모델(GPT, BERT 등)에서 자주 활용됩니다.
2) PyTorch에서 Model Parallelism 적용
PyTorch에서는 모델의 일부를 서로 다른 GPU에 나누어 배치하는 방식으로 Model Parallelism을 구현할 수 있습니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 모델 정의
class ModelParallelNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(ModelParallelNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(1024, 512).to("cuda:0") # 첫 번째 GPU
self.fc2 = nn.Linear(512, 10).to("cuda:1") # 두 번째 GPU
def forward(self, x):
x = self.fc1(x.to("cuda:0"))
x = self.fc2(x.to("cuda:1"))
return x
# 모델 생성
model = ModelParallelNN()
# 데이터 및 최적화 설정
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
input_data = torch.randn(32, 1024).to("cuda:0") # 입력을 첫 번째 GPU에 전달
output = model(input_data)
위 코드에서는 첫 번째 선형 레이어(fc1)는 cuda:0에서 실행되고, 두 번째 레이어(fc2)는 cuda:1에서 실행됩니다. 이처럼 모델을 GPU 간에 나누어 배치하면, 하나의 GPU에 올릴 수 없는 대형 모델도 학습이 가능합니다.
3. Data Parallelism vs Model Parallelism 비교
두 방식은 GPU를 활용하는 방법에서 차이가 있으며, 모델 크기와 데이터 특성에 따라 적절한 방식을 선택하는 것이 중요합니다.
| 기법 | 설명 | 장점 | 단점 | 적용 사례 |
|---|---|---|---|---|
| Data Parallelism | 동일한 모델을 여러 GPU에서 실행하며 데이터를 나누어 처리 | GPU 활용 극대화, 학습 속도 향상 | 그래디언트 동기화 필요 (통신 비용) | 일반적인 딥러닝 모델 (ResNet, VGG, BERT 등) |
| Model Parallelism | 모델을 여러 GPU에 분할하여 처리 | 초대형 모델 학습 가능 | 레이어 간 통신 비용 증가 | GPT-4, LLaMA, ViT 등 대형 모델 |
Data Parallelism은 모델이 GPU에 적재될 수 있는 경우 학습 속도를 극대화하는 데 효과적이며, Model Parallelism은 모델이 너무 커서 GPU 하나에 올릴 수 없을 때 적합합니다.
대규모 모델을 학습할 때는 두 방식을 조합하여 사용하는 경우도 많습니다. 예를 들어, Transformer 기반의 모델에서는 먼저 Model Parallelism을 적용하여 레이어를 여러 GPU에 나누고, 그 후 각 GPU에서 Data Parallelism을 적용하여 연산을 수행하는 방식이 일반적입니다. 이러한 최적화 기법을 적절히 활용하면 GPU 성능을 극대화하면서 대형 모델 학습을 효과적으로 진행할 수 있습니다.