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멀티 GPU 환경에서의 확률적 경사 하강법(SGD) 구현 전략

작성자

sp

in"의 한국어 번역은 "안"입니다.

딥러닝 모델의 규모가 커지고 학습 데이터의 양이 방대해짐에 따라, 단일 GPU로는 효율적인 학습이 어려워지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 멀티 GPU 환경에서의 분산 학습 방법이 중요해졌습니다. 본 글에서는 확률적 경사 하강법(SGD)을 멀티 GPU 환경에서 효과적으로 구현하는 두 가지 주요 방식인 데이터 병렬 처리와 모델 병렬 처리에 대해 심층적으로 알아보겠습니다.

멀티 GPU 환경에서의 SGD 기본 원리

확률적 경사 하강법(SGD)은 딥러닝 모델을 학습시키는 가장 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 멀티 GPU 환경에서 SGD를 구현할 때는 계산 작업을 여러 GPU에 분산시키는 전략이 필요합니다. 이 분산 방식은 크게 데이터 병렬 처리와 모델 병렬 처리로 나눌 수 있습니다.

1. 데이터 병렬 처리 (Data Parallelism)

데이터 병렬 처리는 멀티 GPU 학습에서 가장 널리 사용되는 방식으로, 데이터를 분할하여 여러 GPU에 분산 처리하는 방법입니다.

데이터 병렬 처리의 작동 원리

  1. 데이터 분할: 미니배치를 GPU 개수만큼 나누어 각 GPU에 할당합니다.
  2. 모델 복제: 동일한 모델의 복사본을 각 GPU에 생성합니다.
  3. 독립적 계산: 각 GPU는 할당받은 데이터에 대해 순전파(forward pass)와 역전파(backward pass)를 수행합니다.
  4. 기울기 집계: 모든 GPU에서 계산된 기울기를 수집하여 집계합니다(일반적으로 평균을 계산).
  5. 파라미터 업데이트: 집계된 기울기를 사용하여 모델 파라미터를 업데이트합니다.
  6. 모델 동기화: 업데이트된 모델 파라미터를 모든 GPU에 다시 배포합니다.

데이터 병렬 처리의 구현 방식

1) 동기식 데이터 병렬 처리 (Synchronous Data Parallelism)

동기식 방식에서는 모든 GPU가 각자의 기울기 계산을 완료한 후에만 파라미터 업데이트가 이루어집니다. 이는 일반적인 단일 GPU 학습과 수학적으로 동등한 결과를 보장합니다.

# PyTorch에서의 동기식 데이터 병렬 처리 예시
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist

# 모델 정의
model = MyModel()
# 데이터 병렬 래퍼로 모델 감싸기
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank])

# 학습 루프
for data, target in train_loader:
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    # 자동으로 모든 GPU에서 기울기가 동기화됨
    optimizer.step()

2) 비동기식 데이터 병렬 처리 (Asynchronous Data Parallelism)

비동기식 방식에서는 각 GPU가 기울기 계산을 완료할 때마다 개별적으로 파라미터 서버에 기울기를 전송하고 업데이트된 파라미터를 받아옵니다. 이 방식은 GPU 간 속도 차이가 있을 때 대기 시간을 줄일 수 있지만, 파라미터 불일치(stale gradients)로 인해 수렴 특성이 변할 수 있습니다.

데이터 병렬 처리의 장단점

장점:

  • 구현이 상대적으로 간단합니다: 대부분의 딥러닝 프레임워크에서 기본적으로 지원합니다.
  • 확장성이 좋습니다: GPU 수를 늘리면 더 큰 배치 크기로 학습할 수 있습니다.
  • 대규모 데이터셋에 적합합니다: 데이터를 효율적으로 분산 처리할 수 있습니다.
  • 부하 균형이 자연스럽게 이루어집니다: 각 GPU가 비슷한 계산량을 처리합니다.

단점:

  • 메모리 제한: 각 GPU에 모델 전체를 복제해야 하므로, 모델 크기가 GPU 메모리 용량을 초과하면 사용할 수 없습니다.
  • 통신 오버헤드: GPU 수가 증가할수록 기울기 동기화를 위한 통신 비용이 증가합니다.
  • 배치 크기 증가: 유효 배치 크기가 GPU 수에 비례하여 증가하므로, 학습 역학이 변할 수 있습니다.

2. 모델 병렬 처리 (Model Parallelism)

모델 병렬 처리는 모델을 여러 부분으로 나누어 각 GPU에 분산시키는 방식입니다. 이 방식은 특히 단일 GPU 메모리에 맞지 않는 대형 모델에 유용합니다.

모델 병렬 처리의 작동 원리

  1. 모델 분할: 신경망 모델을 여러 부분으로 나누어 각 GPU에 할당합니다.
  2. 순차적 처리: 데이터는 첫 번째 GPU에서 시작하여 모델 부분들을 순차적으로 통과합니다.
  3. 중간 결과 전송: 각 GPU는 계산한 중간 활성화 값을 다음 GPU로 전송합니다.
  4. 역전파 과정: 마찬가지로 역전파 시에도 기울기가 GPU 간에 순차적으로 전달됩니다.
  5. 분산 업데이트: 각 GPU는 자신이 담당하는 모델 부분의 파라미터만 업데이트합니다.

모델 병렬 처리 구현 방식

1) 층 기반 모델 병렬 처리 (Layer-wise Model Parallelism)

신경망의 층들을 여러 GPU에 분산시키는 방식입니다. 예를 들어, 첫 번째 GPU는 입력층부터 중간층까지, 두 번째 GPU는 중간층부터 출력층까지 처리할 수 있습니다.

# PyTorch에서의 층 기반 모델 병렬 처리 예시
# 첫 번째 GPU에 있는 모델 부분
model_part1 = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size, hidden_size),
    nn.ReLU()
).to('cuda:0')

# 두 번째 GPU에 있는 모델 부분
model_part2 = nn.Sequential(
    nn.Linear(hidden_size, output_size)
).to('cuda:1')

# 순전파 함수
def forward(x):
    x = x.to('cuda:0')
    x = model_part1(x)
    x = x.to('cuda:1')  # GPU 간 데이터 이동
    return model_part2(x)

2) 텐서 병렬 처리 (Tensor Parallelism)

단일 연산을 여러 GPU에 분산시키는 방식입니다. 예를 들어, 대규모 행렬 곱셈 연산을 여러 부분으로 나누어 각 GPU에서 병렬로 수행할 수 있습니다. 이 방식은 특히 트랜스포머 모델의 대규모 자기 주의(self-attention) 계층이나 피드포워드 네트워크에 효과적입니다.

3) 파이프라인 병렬 처리 (Pipeline Parallelism)

미니배치를 여러 마이크로배치로 나누고, 각 마이크로배치를 파이프라인 방식으로 처리하는 방식입니다. 이는 모델 병렬 처리의 효율성을 높이는 방법으로, GPU 유휴 시간을 최소화할 수 있습니다.

# PyTorch의 파이프라인 병렬 처리 예시 (GPipe 유사)
# 실제 구현은 더 복잡할 수 있습니다
def pipeline_forward(micro_batches):
    results = []
    for micro_batch in micro_batches:
        # 첫 번째 GPU 처리
        intermediate = model_part1(micro_batch)
        # 두 번째 GPU로 전송 및 처리
        output = model_part2(intermediate.to('cuda:1'))
        results.append(output)
    return torch.cat(results)

모델 병렬 처리의 장단점

장점:

  • 대형 모델 지원: GPU 메모리 용량을 초과하는 모델을 학습할 수 있습니다.
  • 메모리 효율성: 각 GPU는 모델의 일부분만 저장하므로 메모리를 효율적으로 사용합니다.
  • 배치 크기 유지: 데이터 병렬 처리와 달리 유효 배치 크기가 변하지 않습니다.

단점:

  • 구현 복잡성: 모델을 효율적으로 분할하는 것은 복잡하며 모델 아키텍처에 크게 의존합니다.
  • GPU 활용도 불균형: 파이프라인 병렬 처리를 사용하지 않으면 GPU 유휴 시간이 발생할 수 있습니다.
  • 통신 지연: GPU 간 활성화 값 전송에 상당한 오버헤드가 발생할 수 있습니다.
  • 제한된 확장성: 모델 구조에 따라 병렬화 가능한 GPU 수에 제한이 있을 수 있습니다.

3. 하이브리드 병렬 처리 (Hybrid Parallelism)

실제 대규모 모델 학습에서는 데이터 병렬 처리와 모델 병렬 처리를 결합한 하이브리드 접근 방식이 많이 사용됩니다. 이 방식은 각 방법의 장점을 활용하여 더 효율적인 분산 학습을 가능하게 합니다.

하이브리드 병렬 처리의 예시

예를 들어, 8개의 GPU가 있는 시스템에서:

  • 2-way 모델 병렬 처리: 모델을 2개 부분으로 나누어 각각 다른 GPU 세트에 할당
  • 4-way 데이터 병렬 처리: 각 모델 부분에 대해 4개의 GPU로 데이터 병렬 처리 수행

이러한 구성은 메모리 요구 사항을 줄이면서도 데이터 처리량을 높일 수 있습니다.

4. 멀티 GPU SGD 구현 시 고려사항

배치 크기 선택

데이터 병렬 처리에서는 유효 배치 크기가 GPU 수에 비례하여 증가합니다. 배치 크기가 커지면 학습 역학이 변할 수 있으므로, 학습률을 적절히 조정해야 합니다. 일반적으로 배치 크기가 N배 증가할 때 학습률을 √N배 증가시키는 것이 권장됩니다.

학습률 스케줄링

멀티 GPU 환경에서는 배치 크기 변화에 따른 학습률 조정이 중요합니다. 선형 스케일링, 점진적 웜업, 코사인 감소 등 다양한 학습률 스케줄링 전략을 고려해볼 수 있습니다.

# 배치 크기에 따른 학습률 스케일링 예시
base_lr = 0.1
num_gpus = 4
scaled_lr = base_lr * math.sqrt(num_gpus)

기울기 축적 (Gradient Accumulation)

GPU 메모리 제한으로 배치 크기를 늘릴 수 없는 경우, 기울기 축적을 통해 유사한 효과를 얻을 수 있습니다. 이 방법은 여러 작은 배치에 대한 기울기를 계산하고 축적한 후, 일정 횟수가 지나면 한 번에 파라미터를 업데이트합니다.

# PyTorch에서의 기울기 축적 예시
accumulation_steps = 4
for i, (data, target) in enumerate(train_loader):
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target) / accumulation_steps
    loss.backward()
    
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

혼합 정밀도 학습 (Mixed Precision Training)

FP16(반정밀도) 연산을 활용하여 메모리 사용량을 줄이고 계산 속도를 높일 수 있습니다. 이는 특히 메모리 제한이 있는 대규모 모델 학습에 유용합니다.

# PyTorch의 혼합 정밀도 학습 예시
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

scaler = GradScaler()
for data, target in train_loader:
    optimizer.zero_grad()
    
    # 반정밀도 연산 사용
    with autocast():
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
    
    # 기울기 스케일링 및 역전파
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

통신 최적화

멀티 GPU 학습에서는 GPU 간 통신이 중요한 병목 지점이 될 수 있습니다. NCCL(NVIDIA Collective Communications Library)과 같은 최적화된 통신 라이브러리를 사용하고, 적절한 노드 간 연결(InfiniBand 등)을 통해 통신 오버헤드를 최소화할 수 있습니다.

5. 프레임워크별 멀티 GPU SGD 구현

PyTorch

PyTorch는 멀티 GPU 학습을 위한 다양한 도구를 제공합니다:

  • DataParallel: 간단한 데이터 병렬 처리 (단일 노드)
  • DistributedDataParallel: 확장성 있는 분산 학습 (다중 노드 지원)
  • torch.distributed: 저수준 분산 통신 인터페이스
  • torch.nn.parallel.DistributedDataParallel: 고급 데이터 병렬 처리
  • DeepSpeed, Fairscale 등의 서드파티 라이브러리를 통한 고급 병렬 처리 지원

TensorFlow

TensorFlow는 분산 학습을 위한 다양한 API를 제공합니다:

  • tf.distribute.Strategy: 다양한 분산 학습 전략을 위한 고수준 API
  • MirroredStrategy: 단일 노드 내 다중 GPU 데이터 병렬 처리
  • MultiWorkerMirroredStrategy: 다중 노드 분산 학습
  • TPUStrategy: TPU를 활용한 분산 학습

MXNet

MXNet은 다음과 같은 분산 학습 기능을 제공합니다:

  • kvstore: 파라미터 서버 기반 분산 학습
  • Module API의 내장 분산 학습 지원

결론: 최적의 멀티 GPU SGD 전략 선택

멀티 GPU 환경에서 SGD를 효과적으로 구현하기 위해서는 다음 요소를 고려하여 최적의 전략을 선택해야 합니다:

  1. 모델 크기: 모델이 단일 GPU 메모리에 맞는지 여부에 따라 데이터 병렬 또는 모델 병렬 처리를 선택합니다.
  2. 데이터셋 크기: 대규모 데이터셋은 데이터 병렬 처리에 더 적합합니다.
  3. 모델 아키텍처: 일부 모델은 특정 유형의 병렬 처리에 더 적합할 수 있습니다.
  4. 하드웨어 구성: GPU 수, 메모리 용량, 노드 간 통신 대역폭 등을 고려해야 합니다.
  5. 확장성 요구 사항: 미래의 확장성을 고려하여 전략을 선택합니다.

대부분의 경우, 처음에는 간단한 데이터 병렬 처리로 시작하고, 필요에 따라 모델 병렬 처리 또는 하이브리드 접근 방식으로 발전시키는 것이 좋습니다. 프레임워크가 제공하는 고수준 API를 활용하면 복잡한 세부 사항 없이도 효율적인 멀티 GPU 학습을 구현할 수 있습니다.

멀티 GPU 환경에서의 SGD 구현은 계속 발전하고 있는 분야입니다. 최신 기술과 방법을 따라가면서 자신의 특정 요구 사항에 맞는 최적의 전략을 개발하는 것이 중요합니다.

코멘트

“멀티 GPU 환경에서의 확률적 경사 하강법(SGD) 구현 전략” 에 하나의 답글

  1. Créer un compte personnel 아바타
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    Your point of view caught my eye and was very interesting. Thanks. I have a question for you.

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