딥러닝 공부하다 보면, 으레 한 번쯤 보게 되는 창이 있죠? 바로 로 GPU 상태를 확인할 때 나오는 그 창 말이에요. 오른쪽에 보이는 GPU-Util이라는 녀석, 이게 바로 GPU가 얼마나 열심히 일하고 있는지 보여주는 지표거든요. 숫자가 높을수록 우리의 충실한 일꾼이 계산을 빡세게 돌리고 있다는 뜻이랍니다.
GPU-Util, 왜 높여야 할까요?
근데 학교 다닐 때는 이 GPU-Util이 그렇게 중요한지 잘 몰랐어요. 사실, 아무도 알려주지 않았거든요. 솔직히 말해서, 불과 며칠 전까지만 해도 저도 별로 신경 안 썼어요. 하지만, 딥러닝 학습 파이프라인의 핵심은 바로 GPU를 최대한 활용하는 거라는 걸 깨달았어요. 제가 겪었던 시행착오를 여러분은 겪지 않으셨으면 하는 바람에서, 오늘은 학습 파이프라인에서 GPU-Util을 높여야 하는 이유와 그 방법들을 낱낱이 파헤쳐 볼 거예요.
딥러닝 모델 성능, 어떻게 평가할까요?
딥러닝 모델의 성능, 즉 얼마나 잘 학습되었는지를 판단하는 기준은 뭘까요? 이미지 분류 문제에서는 정확도(Accuracy)를, 자연어 처리에서는 SQuAD나 GLUE 같은 벤치마크 점수를, GAN에서는 FID(Frechet Inception Distance) 같은 지표를 사용하죠. 하지만, 이런 기준들은 이미 존재하는 모델들을 비교하기 위한 기준일 뿐, 최고의 모델을 찾는 절대적인 기준은 아니에요.
최고의 모델은 존재할까?
"최고의 모델"이라는 게 과연 존재할까요? 솔직히 말해서, 우리가 다루는 데이터는 인간이 이해할 수 있는 3차원 공간보다 훨씬 복잡한 고차원 공간이기 때문에, 최적의 해를 찾는다는 건 쉽지 않아요. 마치 광활한 우주에서 바늘을 찾는 것과 비슷하다고 할까요? 수많은 Local Minimum이 존재하고, 아무리 뛰어난 최적화 알고리즘을 사용한다고 해도, 최고의 해를 보장할 수 없다는 게 현실이에요.
시행착오를 통한 최적화
그렇다면 우리는 어떻게 해야 할까요? 최고의 모델을 찾는 확률을 높이는 수밖에 없죠. 바로 Analyze & Trial & Error! 결과를 분석하고, 오류를 찾아내고, 다시 시도하는 거예요. 여기서 말하는 오류는 문법이나 의미 오류가 아니라, 모델 성능이 좋지 않은 이유를 말하는 거랍니다. 끊임없이 시도하고, 개선하는 과정을 통해 최적의 모델에 조금씩 다가갈 수 있는 거죠.
GPU-Util과 학습 속도의 관계
결국, 우리가 할 수 있는 건 최적의 모델을 찾는 확률을 높이는 거고, 그러려면 시행착오를 반복해야 해요. 시행착오를 더 많이 할수록, 더 좋은 모델을 얻을 가능성이 높아진다는 뜻이죠. 그런데 모델 학습에 시간이 오래 걸린다면, 시행착오를 반복하기가 쉽지 않잖아요? 모델 학습 시간을 단축하는 가장 좋은 방법 중 하나가 바로 GPU-Util을 높이는 거예요. GPU가 쉬지 않고 계속 일하면, 학습 속도가 빨라지고, 더 많은 시행착오를 빠르게 해볼 수 있게 되는 거죠.
모델과 데이터 크기 증가에 따른 GPU 활용의 중요성
요즘 딥러닝 모델들은 점점 더 커지고, 데이터 양도 기하급수적으로 늘어나고 있어요. 가장 큰 모델 중 하나인 GPT-3만 해도 1750억 개의 파라미터를 가지고 있다고 하죠. 이렇게 모델과 데이터 크기가 커지면, GPU 활용률이 낮아지면 학습 속도가 기하급수적으로 느려져서, 엄청난 시간 낭비가 발생할 수밖에 없어요. 예를 들어, GPU-Util이 100%일 때 1달 걸리던 학습이 50%로 떨어지면, 2달이 걸릴 수도 있다는 거죠.
딥러닝 학습 파이프라인 이해하기
딥러닝 학습 파이프라인은 크게 두 가지로 나눌 수 있어요.
- 데이터 처리 (CPU): 디스크에서 데이터를 읽고, 전처리하고, 배치 단위로 묶는 작업을 CPU가 담당하죠.
- 학습 (GPU): CPU에서 전달받은 데이터를 기반으로 모델 학습을 진행하는 작업은 GPU가 담당합니다.
GPU-Util을 최대한 높이려면, CPU와 GPU 모두 최적화해야 해요. 이번 포스팅에서는 CPU 단에서 어떻게 하면 GPU-Util을 높일 수 있는지 알아보고, GPU 최적화는 다음 포스팅에서 자세히 다뤄볼게요.
데이터가 GPU로 이동하는 과정
데이터는 CPU에서 GPU로 바로 이동하는 게 아니에요. 몇 가지 단계를 거쳐서 GPU로 전달되는데, 그 과정에서 CPU의 User Mode와 Kernel Mode 간의 Context Switching이 발생하기도 한답니다.
- 데이터를 읽으라는 명령을 받습니다. (코드 / User Mode)
- User Mode에서 Kernel Mode로 전환됩니다. (Kernel Mode)
- File System I/O Device가 디스크에서 데이터를 읽어옵니다. (Kernel Mode)
- Kernel Mode에서 User Mode로 전환됩니다. (User Mode)
- CPU가 데이터를 처리합니다. (User Mode)
- GPU로 데이터를 전송합니다. (User Mode)
이 과정에서 발생하는 Context Switching이나 데이터 전송 과정에서 병목 현상이 발생하면 GPU가 놀고 있는 시간이 늘어나고, GPU-Util이 떨어질 수밖에 없죠.
CPU 최적화를 통한 GPU-Util 향상
그럼 어떻게 하면 CPU 최적화를 통해 GPU-Util을 높일 수 있을까요?
1. 데이터 로딩 최적화
- 배치 크기 조정: 배치 크기를 조절하여 GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 하지만, 너무 작은 배치 크기는 학습 속도를 떨어뜨릴 수 있으므로 적절한 크기를 찾는 것이 중요해요.
- 데이터 프리페칭: 데이터를 미리 로드하여 GPU가 연산하는 동안 다음 배치를 준비해 놓으면 GPU 활용률을 높일 수 있습니다. 이렇게 하면 디스크에서 메모리로 데이터를 전송하는 시간을 줄여, GPU가 계산에 집중할 수 있도록 도와주죠.
2. 모델 최적화
- 양자화: 모델의 크기를 줄이면 GPU 메모리 사용량이 감소합니다. FP4 양자화를 사용하면 모델 크기를 최대 8배까지 줄일 수 있다고 하니, 메모리 부족 문제 해결에 큰 도움이 될 수 있겠죠?
- 혼합 정밀도 훈련: 혼합 8비트 모델을 사용하면 메모리 요구량을 줄이고, GPU의 계산 능력을 극대화할 수 있습니다. GPU 메모리가 충분해야 하며, 를 통해 설정할 수 있어요.
3. Gradient Accumulation
- Gradient Accumulation: 작은 배치 크기로 여러 번 학습을 진행하고, 결과를 누적하여 큰 배치처럼 처리하는 방법입니다. 이를 통해 메모리 부족 문제를 해결할 수 있고, GPU 활용률을 높이는 데 효과적이에요.
4. Multi-Instance GPU (MIG) 활용
- MIG: 단일 GPU를 여러 개의 논리적 GPU로 분할하여 다양한 작업에 할당할 수 있는 기술입니다. 이를 통해 GPU 자원을 효율적으로 사용할 수 있고, GPU-Util을 높이는 데 도움이 되죠.
5. 성능 모니터링
- nvidia-smi 활용: 명령어를 사용하여 GPU의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. GPU 활용률이 얼마나 되는지 확인하고, 필요에 따라 파라미터를 조정하여 최적화할 수 있죠.
Solar Pro Preview: 단일 GPU 최적화의 빛
잠깐! 혹시 Solar Pro Preview라는 모델 들어보셨나요? Upstage에서 개발한 이 모델은 단일 GPU에서도 뛰어난 성능을 보여주는 22억 개의 파라미터를 가진 대형 언어 모델(LLM)이에요. 심지어 70억 개 이상의 파라미터를 가진 Llama 3.1 70B와 비슷한 수준의 성능을 보여준다고 하니, 정말 놀랍죠?
Solar Pro Preview의 핵심 기능
Solar Pro Preview는 몇 가지 핵심 기능을 통해 단일 GPU에서도 최고의 성능을 낼 수 있도록 설계되었어요.
| 단일 GPU 최적화 | 최소한의 VRAM만 사용하도록 설계되어, 단일 GPU에서도 뛰어난 성능을 보여줍니다. |
| 깊이 업스케일링(DUS) | 모델의 깊이를 늘려 성능을 향상시키는 기술을 적용했습니다. |
| 양자화 | 모델 크기를 줄여 다양한 GPU 아키텍처에서 효율적으로 사용할 수 있도록 했습니다. |
| 오픈소스 | Hugging Face를 통해 오픈소스로 제공되어 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다. |
기능 설명
Solar Pro Preview는 단일 GPU 환경에서 최고의 성능을 보여주는 뛰어난 모델이지만, 아직 한국어 지원이 부족하고 컨텍스트 윈도우가 제한적이라는 아쉬운 점도 있어요. 하지만, 2024년 11월에 출시될 공식 버전에서는 더욱 개선될 것으로 기대됩니다.
QnA
Q1. GPU-Util이 낮으면 어떤 문제가 발생하나요?
A1. GPU-Util이 낮으면 GPU가 놀고 있는 시간이 길어져, 학습 속도가 느려지고, 전체적인 학습 시간이 길어집니다. 이는 시간 낭비로 이어지고, 딥러닝 모델 개발 및 연구에 비효율성을 야기할 수 있습니다.
Q2. 모델 양자화는 어떤 효과가 있나요?
A2. 모델 양자화는 모델의 크기를 줄여 GPU 메모리 사용량을 감소시키는 효과가 있습니다. 이는 특히 메모리 용량이 제한적인 단일 GPU 환경에서 매우 유용합니다.
Q3. Solar Pro Preview 모델의 장점은 무엇인가요?
A3. Solar Pro Preview 모델은 단일 GPU에서도 뛰어난 성능을 발휘하도록 최적화된 모델입니다. 또한, 오픈소스로 제공되어 누구나 자유롭게 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.
마무리
오늘은 단일 GPU를 효율적으로 활용하는 방법과 Solar Pro Preview 모델에 대해 알아봤어요. GPU-Util을 높이는 건 딥러닝 학습 속도를 높이고, 더 나은 모델을 찾는 데 큰 도움이 된다는 걸 기억하시면 좋겠어요. 앞으로 더 많은 팁과 정보들을 공유할 테니, 기대해주세요!
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