Amazon SageMaker 모델 병렬 라이브러리를 이용한 신규 성능 향상 방법

이 글은 Amazon SageMaker 모델 병렬 라이브러리를 사용하여 대규모 딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 방법을 다룹니다. 파운데이션 모델, 특히 LLM과 Diffusion 모델은 수십억 개의 파라미터를 가지므로 단일 가속기에서 학습이 어렵습니다.

SageMaker 모델 병렬(SMP) 라이브러리는 PyTorch 모델과 통합되어 이러한 대규모 모델의 분산 학습을 용이하게 합니다. MiCS 기술 기반의 Sharded data parallel과 같은 분산 학습 기법을 활용하여 모델 학습의 효율성을 높이고, 이를 통해 다양한 AI 애플리케이션 개발을 지원합니다.

SageMaker 플랫폼은 이러한 복잡한 모델 학습 과정을 간소화하여 개발자들이 핵심 연구 및 개발에 집중할 수 있도록 돕습니다.