인공지능(AI) 시장의 핵심이 된 생성형 AI는 일반적으로 딥러닝 기술을 기반으로 설계되고 발전되고 있습니다. 특히 딥러닝의 인공신경망 구조는 생성형 AI가 복잡한 데이터 패턴을 이해하고 이를 모방하는 데 필수적입니다.

 

그러나 딥러닝 모델을 학습시키는 과정은 대규모 연산과 방대한 데이터 처리를 요구하기 때문에 상당한 시간이 소요됩니다. 학습 속도가 느리면 개발 및 연구 과정이 지연될 뿐만 아니라, 실험을 반복하는 데 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서 딥러닝 학습 속도를 높이는 것은 AI 연구 및 개발의 효율성을 높이고 경쟁력을 강화하기 위한 중요한 과제입니다.

 

이번 글에서는 하드웨어 활용, 분산 및 병렬 처리 기술, 그리고 개발 환경 최적화를 통해 딥러닝 학습 속도를 어떻게 높일 수 있는지 그 방법을 구체적으로 살펴보겠습니다.

 

 

 

하드웨어 및 인프라 최적화

GPU 선택 및 멀티GPU 활용

 

GPU는 딥러닝 학습 속도를 좌우하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 최신 고성능 GPU(A100, H100, MI300 등)를 선택하면 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 딥러닝 모델의 크기와 데이터셋이 커질수록 GPU의 성능 차이가 학습 시간에 큰 영향을 미칩니다.

 

또한 하나의 GPU만 사용하는 것보다 멀티GPU 환경을 구축하여 병렬 연산을 수행하면 더욱 효율적인 학습이 가능합니다. 여러 PGU를 병렬로 활용하면 데이터와 연산 작업을 분산 처리하여 학습 시간을 대폭 줄일 수 있습니다. 이는 특히 대규모 데이터셋을 처리하거나 복잡한 딥러닝 모델을 학습할 때 필수적입니다. 멀티GPU 환경은 단순히 속도를 향상시킬 뿐만 아니라, 더 큰 배치(batch) 크기를 사용할 수 있게 하여 모델의 안정성과 성능을 높이는 데에도 기여합니다.

 

분산 학습과 병렬 처리

 

멀티GPU 환경에서는 분산 학습(Distributed Training)과 병렬 처리(Parallel Processing) 기술을 적용하여 학습 효율성을 극대화할 수 있습니다.

 

① 분산 학습(Distributed Training) : 분산 학습은 여러 GPU나 머신에 작업을 나누어 처리하는 방식으로, 데이터의 크기와 모델의 복잡성이 증가할수록 필수적인 기술입니다. 이를 통해 하나의 GPU나 머신이 감당할 수 없는 대규모 데이터를 동시에 처리할 수 있으며, 작업 부하를 분산함으로써 학습 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

 

② 병렬 처리(Parallel Processing) : 병렬 처리는 작업을 동시에 수행하여 연산 속도를 높이는 방식입니다. 병렬 처리는 크게 두 가지로 나뉩니다

- 데이터 병렬 처리(Data Parallelism) : 동일한 모델 복사본을 여러 GPU에 배치하고, 각 GPU가 데이터셋의 서로 다른 부분을 학습하도록 설정합니다. 이후 각 GPU에서 계산된 결과를 통합하여 모델을 업데이트합니다. 이 방식은 대규모 데이터셋을 빠르게 처리하는 데 매우 효과적입니다.

- 모델 병렬 처리(Model Parallelism) : 하나의 딥러닝 모델을 여러 GPU에 나누어 각 부분을 병렬로 연산하는 방식입니다. 이는 단일 GPU의 메모리 용량으로는 처리하기 어려운 대규모 모델을 학습할 때 유용합니다. 예를 들어, 모델의 레이어를 여러 GPU에 분산하거나 특정 연산 작업을 나누어 수행함으로써 메모리 제약을 극복할 수 있습니다.

 

 

 

 

개발 환경 최적화

 

가상화 및 컨테이너 기술 활용

 

딥러닝 모델 개발과 학습을 보다 효율적으로 수행하기 위해서는 가상화 및 컨테이너 기술을 적극적으로 활용하는 것이 중요합니다. Docker 및 Kubernetes를 이용하면 여러 사용자가 개별적인 개발 환경을 구성할 수 있으며, 가상 머신(VM) 기반 환경을 활용하면 AI 모델 학습 및 개발을 더욱 유연하게 수행할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 GPU 리소스를 보다 효율적으로 활용하는 데에도 큰 도움이 됩니다.

 

① 가상화 (Virtualization) : 가상화는 물리적 하드웨어 위에 여러 개의 가상 머신(VM)을 실행할 수 있는 기술로, 사용자별로 독립적인 개발 환경을 제공합니다.

② 컨테이너 (Container) : 애플리케이션과 그에 필요한 모든 라이브러리, 프레임워크, 설정 파일을 하나의 패키지로 묶어 어디서든 동일한 환경에서 실행될 수 있도록 합니다. Docker는 가장 널리 사용되는 컨테이너 기술로 애플리케이션과 그 실행 환경을 이미지 형태로 패키징하여 배포 및 실행할 수 있도록 합니다. Kubernetes는 컨테이너를 관리하고 확장 가능한 클러스터 환경을 제공하는 오케스트레이션 도구입니다.

 

사전 구축된 개발 환경 활용

 

AI 모델 개발에는 다양한 라이브러리 및 프레임워크가 필요하며, 이를 개별적으로 설정하는 것은 많은 시간과 노력이 소요될 수 있습니다. 따라서 사전 구축된 개발 환경을 활용하면 설정 시간을 줄이고 빠르게 학습을 시작할 수 있습니다. 또한, 가상화 기술을 활용하면 개발자가 개별적인 환경을 유지하면서도 인프라 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

 

 

 

 

인공지능 모델 학습 속도 향상, 아렌티어 딥러닝으로

 

딥러닝 학습 속도를 높이는 것은 AI 개발 및 연구에서 매우 중요한 요소입니다. GPU 활용, 분산 처리, 가상화 및 컨테이너 등 통합된 환경 환경을 효과적으로 활용하면 학습 시간을 단축할 수 있으며, 더 빠른 모델 개발과 실험이 가능해집니다.

 

최적화된 GPU 활용과 통합된 개발 환경

 

아렌티어 딥러닝은 인공지능 모델을 개발하거나 학습하는 단계에서 그 속도를 최적화할 수 있는 솔루션입니다. GPU 리소스를 효과적으로 통합하여 여러 사용자가 각자의 개발 환경을 구축할 수 있도록 지원합니다. 더불어 자체 개발한 GPU 스케줄러를 통해 유휴GPU를 최소화하고 효율적인 GPU 워크로드 관리가 가능합니다.

 

아렌티어 딥러닝은 가상화를 위한 VM, 컨테이너를 위한 Docker, 컨테이너 오케스트레이션을 위한 Kubernetes 등의 최신 기술을 통합하여 제공합니다. 단일 환경 내 다중 플랫폼을 제공함으로써 프로젝트 또는 사용 인원별 원하는 환경을 구축하고 업무를 수행할 수 있습니다.

 

자체 개발, 분산 병렬 처리 기술

 

클루닉스가 독자 개발한 MPT(Massive Parallel Tasking)는 분산 병렬 처리를 위한 기술로, 이를 시스템 구축에 적용함으로써 컴퓨팅 환경의 확산성을 향상시키고 안정성과 속도, 성능을 높입니다. 또한 사전 구축된 개발 환경을 통해 인프라 설정 부담을 줄이고, 모델 개발부터 배포까지 효율적인 워크플로를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 핵심 연구와 모델 개발에 집중할 수 있으며 관리자는 모든 환경의 사용 현황과 자원 부족량 등을 파악하여 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있습니다.

 

아렌티어 딥러닝 고객사례 – 출처: 아렌티어 딥러닝 소개서

 

아렌티어 딥러닝은 AI 모델 개발, 딥러닝, LLM 등 GPU 기반의 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경이 필요한 모든 산업에 적용될 수 있습니다. 국내 주요 대기업에서 사용하고 있는 아렌티어 딥러닝의 자세한 안내가 필요하시다면 언제든 문의해주시기 바랍니다.