728x90 Ray Data1 [PYTHON] Ray Data를 이용한 GPU 트레이닝 병목 해결 방법과 3가지 성능 차이 분석 딥러닝 모델의 규모가 거대해짐에 따라 연산 자체의 속도보다 데이터를 GPU로 전달하는 과정에서 발생하는 데이터 로딩 병목(Data Loading Bottleneck) 현상이 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 고성능 GPU인 H100이나 A100을 사용하더라도 CPU 기반의 전처리 과정이 느리면 GPU는 데이터를 기다리며 노는 'Starvation' 상태에 빠지게 됩니다. 본 가이드에서는 Python의 분산 컴퓨팅 프레임워크인 Ray Data를 활용하여 이러한 병목을 근본적으로 해결하는 방법과 실무 실무 해결책 7가지를 제시합니다.1. 기존 DataLoader와 Ray Data의 기술적 차이 및 병목 해결 원리일반적인 PyTorch의 DataLoader는 단일 머신의 멀티 프로세싱에 의존하지만, 대규모 데.. 2026. 4. 23. 이전 1 다음 728x90
