[DL] Model Parallelism: 큰 딥 러닝 모델을 위한 GPU 분산 전략

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Model Parallelism 소개

Model Parallelism은 크고 복잡한 딥 러닝 모델을 여러 GPU나 다른 디바이스에 분산시켜 학습하거나 추론하는 기법입니다. 이는 특히 단일 GPU의 메모리 용량으로는 수용할 수 없는 큰 모델을 다룰 때 사용됩니다.

Model Parallelism의 장점

큰 모델 학습 가능: 단일 GPU의 메모리 용량을 초과하는 모델도 학습할 수 있습니다.
연산 부하 분산: 모델의 서로 다른 부분을 여러 GPU에 나눠서 연산 부하를 분산시킬 수 있습니다.

Model Parallelism의 단점

통신 오버헤드: 다른 GPU나 디바이스 간 데이터 전송이 필요하며, 이는 전체 효율성을 저하시킬 수 있습니다.
구현 복잡성: 모델을 여러 부분으로 나누고 이를 관리하는 것은 구현상 복잡할 수 있습니다.

Model Parallelism 구현 방법

모델 분할에는 다양한 접근 방법이 있습니다:

레이어 분할: 모델의 연속적인 레이어를 서로 다른 GPU에 할당합니다.
학습 피처 분할: 모델의 입력을 분할하여 각 부분을 다른 GPU에서 처리합니다.
혼합형 분할: 위 두 방법을 혼합하여 사용합니다.

예제: 레이어 분할

PyTorch에서 Model Parallelism을 구현하는 간단한 예시입니다:

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(10, 10).to('cuda:0')
        self.layer2 = nn.Linear(10, 10).to('cuda:1')
        self.layer3 = nn.Linear(10, 10).to('cuda:2')

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x.to('cuda:0'))
        x = self.layer2(x.to('cuda:1'))
        x = self.layer3(x.to('cuda:2'))
        return x

model = MyModel()

Model Parallelism vs. Data Parallelism

데이터 병렬화: 데이터의 서로 다른 부분을 각 GPU에 분배하고, 모든 GPU에서 동일한 모델로 연산을 수행한 후 결과를 합칩니다.
모델 병렬화: 모델 자체를 여러 GPU에 분산시키는 방식입니다.

결론

Model Parallelism은 큰 딥 러닝 모델을 효율적으로 학습하고 실행하는 데 유용한 기법이지만, 구현 복잡성과 통신 오버헤드를 고려해야 합니다. 실제 환경에서는 데이터 병렬화와 모델 병렬화를 함께 사용하여 큰 모델을 빠르게 학습시킬 수 있습니다.