LLM 파인튜닝을 위한 GPU 분산 학습 정복하기 PART 1

최근 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 모델의 크기와 데이터의 양이 급증하면서, 제한된 하드웨어에 맞추거나 학습 시간을 단축하기 위해 다양한 분산 학습 기법들이 급속히 발전하고 있습니다. 특히 GPU 분산 학습은 대용량 데이터와 큰 모델에 대한 효율적인 학습을 가능케 하며, 여러 GPU를 효율적으로 활용하는 방법을 제공합니다. 최근에는 다양한 병렬 처리 방식을 조합하여 더 빠른 학습과 더 큰 모델을 지원하는 방법들도 등장하고 있습니다. 이 글은 다양한 분산 학습 방법들을 살펴보고, 상황에 따라 적합한 방법을 선택할 수 있도록 가이드라인을 제공하는 것을 목적으로 합니다. 데이터 병렬 처리(Data Parallelism)와 모델 병렬 처리(Model Parallelism)는 딥러닝 모델을 여러 GPU 또..