728x90 DDP2 [PYTHON] Distributed Data Parallel (DDP)와 Data Parallel (DP)의 3가지 통신 오버헤드 차이 및 해결 방법 딥러닝 모델의 크기가 커지면서 단일 GPU로는 학습이 불가능한 시대가 되었습니다. 파이썬(Python) 기반의 PyTorch 프레임워크는 이를 해결하기 위해 Data Parallel (DP)와 Distributed Data Parallel (DDP)라는 두 가지 주요 분산 학습 전략을 제공합니다. 하지만 많은 엔지니어들이 단순히 'DDP가 더 빠르다'는 사실만 알고 있을 뿐, 왜 수백만 개의 파라미터를 주고받는 과정에서 통신 오버헤드(Communication Overhead)가 성능의 결정적 차이를 만드는지는 간과하곤 합니다. 본 포스팅에서는 싱글 프로세스 멀티 스레딩 기반의 DP와 멀티 프로세싱 기반의 DDP가 가지는 구조적 차이를 심층 분석하고, 실무에서 마주하는 성능 병목을 해결하는 7가지 구체적인.. 2026. 4. 18. [PYTORCH] DistributedDataParallel (DDP) 기본 개념과 DataParallel의 3가지 차이 및 성능 해결 방법 현업 딥러닝 아키텍트가 제안하는 고성능 분산 학습 아키텍처: 왜 기업용 AI 모델은 모두 DDP를 선택하는가?1. 분산 학습의 필연성: 왜 DistributedDataParallel(DDP)인가?최근 초거대 언어 모델(LLM)과 고해상도 이미지 생성 모델의 출현으로 단일 GPU만으로는 학습 시간을 감당하기 어려운 시대가 되었습니다. PyTorch에서 제공하는 DistributedDataParallel(DDP)은 멀티 GPU 및 멀티 노드 환경에서 모델을 학습시키기 위한 최적의 솔루션입니다. 과거에 많이 사용되던 `DataParallel(DP)` 방식은 단일 프로세스에서 멀티 스레딩을 사용하는 구조적 한계로 인해 GIL(Global Interpreter Lock) 문제와 마스터 GPU의 메모리 병목 현상을.. 2026. 4. 4. 이전 1 다음 728x90
