728x90 #DistributedTraining2 [PYTHON] 초거대 모델 학습을 위한 DeepSpeed ZeRO 단계별 설정 및 성능 최적화 방법 3가지와 7가지 실전 코드 최근 거대 언어 모델(LLM)의 폭발적인 성장과 함께, 단일 GPU의 메모리 한계를 극복하기 위한 분산 학습 기술은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. Microsoft에서 개발한 DeepSpeed는 그 중심에 있으며, 특히 ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) 알고리즘은 메모리 효율성을 극대화하여 기존 데이터 병렬 처리의 한계를 뛰어넘습니다. 본 가이드에서는 현업 엔지니어가 직면하는 메모리 부족(OOM) 문제를 해결하고, 효율적인 분산 학습 환경을 구축하기 위한 ZeRO의 단계별 설정 방법과 실무 최적화 전략을 심도 있게 다룹니다.1. ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)의 핵심 개념과 필요성일반적인 데이터 병렬 처리(Data Parallelism) 방식에서는 모든.. 2026. 4. 24. Python GIL이 멀티 GPU 트레이닝 병목이 되는 이유와 3가지 해결 방법 1. 딥러닝 개발자의 숙제: Python GIL과 하드웨어 가속의 상관관계현대 딥러닝 모델은 단일 GPU의 메모리 한계를 넘어 여러 대의 GPU를 동시에 활용하는 멀티 GPU 트레이닝이 필수적입니다. 이때 Python 개발자라면 한 번쯤 "Python의 악명 높은 GIL(Global Interpreter Lock)이 수억 원대 GPU 장비의 성능을 갉아먹지는 않을까?"라는 의구심을 갖게 됩니다. 결론부터 말씀드리면, GIL은 멀티 GPU 트레이닝 시 '모델 연산' 자체에는 큰 영향을 주지 않지만, 데이터 로딩(Data Loading)과 CPU 기반 전처리(Augmentation) 단계에서는 치명적인 병목이 될 수 있습니다. 본 포스팅에서는 GIL의 작동 원리를 딥러닝 워크플로우 관점에서 해부하고, 이를 .. 2026. 4. 13. 이전 1 다음 728x90
