Data Parallelism in Machine Learning Training

이 글은 생성형 AI 시대에 필수적인 분산 학습 시스템의 핵심 개념인 데이터 병렬화(Data Parallelism)에 대해 설명합니다. 데이터 병렬화는 거대한 데이터셋을 여러 GPU에 분산시키고, 각 GPU는 모델의 복사본을 가지고 병렬적으로 학습하는 방식입니다.

각 GPU는 전체 데이터셋의 일부만 사용하여 모델을 학습하며, 학습 중 모델 상태를 동기적 또는 비동기적으로 업데이트하여 모든 GPU의 상태를 수렴시킵니다. 이는 대규모 AI 모델 학습의 효율성을 높이는 중요한 기법입니다.