딥 스피드
딥 스피드 대규모 기계 학습 모델의 효율적인 교육 및 배포를 지원하기 위해 Microsoft에서 개발한 오픈 소스 딥 러닝 최적화 라이브러리입니다.자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전 및 기타 AI 응용 프로그램에서 사용되는 것과 같은 대규모 모델을 학습하는 데 필요한 계산 리소스, 메모리 사용량 및 교육 시간을 크게 줄이도록 설계되었습니다.
DeepSpeed는 모델 병렬 처리, 혼합 정밀도 훈련, 최적화 전략과 같은 고급 기술을 활용하여 너무 커서 메모리에 담을 수 없거나 과도한 계산 리소스가 필요한 모델을 훈련할 수 있습니다.
딥스피드의 주요 특징
- 모델 병렬 처리:
- 파이프라인 병렬 처리 및 텐서 모델 병렬 처리를 비롯한 고급 모델 병렬 처리 기술을 지원하여 대규모 모델을 여러 GPU 또는 노드로 분할하여 단일 장치에 맞지 않는 모델을 효율적으로 학습할 수 있습니다.
- 제로 리던던시 옵티마이저 (ZERO):
- 모델 상태 (예: 그래디언트 및 옵티마이저 상태) 를 기기 간에 분할하여 학습 성능을 유지하면서 메모리 사용량을 크게 줄이는 DeepSpeed의 핵심 최적화 기법입니다.이를 통해 제한된 하드웨어 리소스로 더 큰 모델을 학습할 수 있습니다.
- 복합 정밀 교육:
- DeepSpeed는 모델 정확도를 그대로 유지하면서 메모리 소비를 줄이고 훈련 속도를 높이기 위해 혼합 정밀도 훈련 (16비트 및 32비트 부동 소수점 연산 모두 사용) 을 지원합니다.
- 파이프라인 병렬 처리:
- 모델을 여러 단계로 나누고 이러한 단계의 실행을 여러 장치에 분산하여 하드웨어 리소스의 활용도를 높이는 파이프라인 병렬 처리를 지원합니다.
- 효율적인 메모리 관리:
- 모델 학습 중 메모리 사용을 최적화하여 대형 모델의 전체 메모리 사용량을 줄여 기존 하드웨어에서 더 큰 모델을 학습할 수 있습니다.
- 통신 오버헤드 제로:
- DeepSpeed는 장치 전반의 통신 비용을 최소화하여 분산 교육을 보다 효율적이고 확장 가능하게 만듭니다.
- 훈련 속도 향상:
- 교육 작업의 처리량과 효율성을 개선하여 연구자와 조직은 특히 대규모 데이터 세트 또는 모델을 사용할 때 딥 러닝 모델의 트레이닝을 가속화할 수 있습니다.
- 파이토치와의 통합:
- DeepSpeed는 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크 중 하나인 PyTorch를 기반으로 구축되었으며 원활하게 통합되어 고급 최적화를 활용할 수 있는 간단한 API를 제공합니다.
- 대형 모델에 최적화:
- DeepSpeed는 수십억 또는 수조 개의 파라미터가 있는 GPT-3 같은 초대형 모델을 학습하는 데 특히 유용하며, 그렇지 않으면 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
딥스피드의 애플리케이션
- 대규모 NLP 모델 교육:
- DeepSpeed는 엄청난 계산 능력과 메모리를 필요로 하는 대규모 자연어 처리 모델 (예: GPT, BERT) 을 학습하는 데 널리 사용됩니다.
- 고성능 컴퓨팅 (HPC):
- 연구 및 산업 분야에서 DeepSpeed는 과학 컴퓨팅, 기후 모델링 및 신약 발견과 같은 분야에서 사용되는 복잡한 AI 모델의 교육을 가속화합니다.
- 자율 시스템:
- DeepSpeed는 자율 주행, 로봇 공학 및 기타 AI 기반 자율 시스템을 위한 딥 러닝 모델 개발에 도움을 줄 수 있습니다.
- 강화 학습:
- 대규모 시뮬레이션과 신속한 모델 조정이 필요한 강화 학습 모델에 대한 교육을 최적화합니다.
- 대규모 컴퓨터 비전:
- 이미지 인식, 비디오 분석 및 상당한 계산 리소스가 필요한 기타 컴퓨터 비전 작업을 위한 딥 러닝 모델을 학습하는 데 사용됩니다.
딥스피드와 기타 프레임워크 비교
- 텐서플로우: TensorFlow는 혼합 정밀도 및 모델 병렬 처리와 같은 분산 학습 및 최적화를 위한 도구도 제공하지만 DeepSpeed는 효율성과 확장성에 중점을 두고 초대형 모델을 처리하도록 특별히 설계되었습니다.
- 호로보드: Horovod는 널리 사용되는 분산 교육 프레임워크이지만 DeepSpeed는 특히 메모리 관리 및 대규모 모델 지원 분야에서 보다 포괄적인 최적화 제품군을 제공합니다.
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