매개변수 서버 구조
두 리비전 사이의 변경 내역을 확인할 수 있습니다. 왼쪽의 정보를 통해 변경 유형과 통계를 파악하세요.
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#1
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분산 컴퓨팅 구조, 머신러닝 구조, 데이터 병렬 처리 패턴시스템
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#2
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대규모 머신러닝 모델의 분산 학습 및 매개변수를 중앙 집중식으로 관리하고 동기화
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#3
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동작통신 방식
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#4
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비동기 또는통신, 동기 방식의 그라디언트 업데이트통신
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#5
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#6
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#10
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#12
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#13
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#14
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#20
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매개변수 서버 구조의 핵심은 는 대규모든 워커 노드가 공유하 머신 러닝 모델, 특히 딥러닝 모델을 분산 환경에서 효율적으로 학습시키기 위해 설계된 분산 컴퓨팅 패러다임이다. 이 구조는 중앙 집중식으로 모델 매개변수의 최신 버전을 중앙에서 일를 관되게 유지리하는 것전용 서버(또는 서버 군)와 이 매개변수를 사용하여 계산을 수행하는 여러 워커 노드로 구성된다. 이는 분산 환경에서 각 워커가 노드는 로컬 데이터 샘플을를 기반으로 그래디언트를 독립적으로 계산하더라도고, 최종적으로는 하나의 통합된 모델로 매개변수렴되도록 보장한다. 중앙 서버는 이 그래디언트를 집계하여 모든델의 매개변수의 '진실의 원천' 역할을 하여, 를 지속적으로 업데이터 일관성과 훈련의 안정성을 유지트한다.
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#21
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각주 1
이 방식기존의 단일 머신 학습은 전통적인 분산모델과 데이터 병렬 처가 커짐에 따라 계산 자원과 메모리의 한계에서 발생할 직면한다. 매개변수 있서버 구조는 이러한 문제를 해결한하기 위해 등장했다. 예를 들어, 워커 간 직접 통신으로 이 구조는 모델의 상태(매개변수) 저장과 관리를 동기화하는 방식은 네트워크 연결 복잡도가 급증하고 일관성 유지가 어려울 수 있다. 반면, 중앙 집중식 관리는 모든 업데이트가 단일 지점(또는 그 샤드)을를 통해 조정되므분리함으로써, 수십, 수백 대의 컴퓨터를 하나의 거대한 학습 시스템 설계와 디버깅이 상대적으로 단순통합할 수 있게 한다. 구글과 바이두 같은 기업이 대규모 신경망 학습을 위해진 이 접근법을 초기에 도입하고 발전시켰다.
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#22
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서버는 매개변수 상태를 관서버의 핵심 아이디어는 데이터 병렬 처리하기 위해 일반적으로 키-값 저장소를 사적용한하는 것이다. 각 매개변수는 전체 학습 데이터셋을 여러 워커 노드에 나누어 분배하고유한 키로 식별되며, 각 워커는 필요자신이 할당받은 데이터 부분집합(미니배치)으로 학습을 진행한다. 이 과정에서 발생하는 빈번한 매개변수 블록의 키를 지정하여 풀 연산을 수행하거나, 계산된읽기와 그래디언트 쓰기 작업은 매개변수 서버를 키와 함께 푸시한통해 조정된다. 이 구조는 확장성을 높이고, 매우 큰 모델에서도 특정 (매개변수 세트에 대한 선택적 접근가 수십억 개 이상)의 학습을 가능하게 하여는 동시에, 네트워크 대역폭을 효율비동기적으로 사용 업데이트를 통한 학습 속도 향상도 지원한다.
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#23
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기본 개념과 원리
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#24
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매개변수는 머신 러닝 모델, 특히 신경망에서 학습 과정을 통해 조정되는 가중치와 편향을 의미한다. 이 값들은 모델이 입력 데이터를 처리하고 예측을 생성하는 방식을 결정한다. 학습의 목표는 주어진 손실 함수를 최소화하도록 이러한 매개변수들을 최적화하는 것이다.
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#25
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일관분산 학습의 필요성 보은 모델의 크기와 데이터셋의 규모가 기하급수적으로 증가하면서 대두되었다. 단일 컴퓨터의 메모리와 계산 자원으로는 수십억 개의 매개변수를 가진 대형 모델이나 테라바이트 규모의 데이터를 처리하는 데 한계가 있다. 또한, 학습 시간을 단축하기 위해 여러 계산 장치를 병렬로 활용해야 하는 요구가 생겼다.
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#26
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이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 매개변수 서버 구조는 중앙 집중식 또는 계층화된 서버 노드가 모든델 매개변수의 최신 버전을 유지하고, 여러 워커 노드가 동데이터의 일한 중앙 저장소부를 참조분배받아 병렬로 그래디언트를 계산하므여 서버로 전송하는 패러다임이다. 서버는 수집된 그래디언트를 집계하여 매개변수 일관성를 업데이 유지트하고, 워커들은 업데이트된 매개변수를 다시 가져와 다음 계산에 사용한다. 이 방식은 메모리 부담을 분산시키고 병렬 계산을 가능하게 하여 대규모 학습을 실현한다.
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#27
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매개변수 서버의 정의
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#28
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관리매개변수는 머신 러닝 모델, 특히 인공 신경망이 학습 과정에서 조정하는 내부 변수이다. 이들은 모델이 입력 데이터에서 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 데 필요한 지식을 인코딩한다. 예를 들어, 완전 연결층에서는 각 뉴런 간의 단순연결 강도를 나타내는 가중치와 각 뉴런의 활성화 임계값을 조정하는 편향이 대표적인 매개변수이다. 컨볼루션 신경망에서는 커널의 필터 계수들이, 순환 신경망에서는 셀 내부의 게이트 관련 가중치들이 매개변수에 해당한다. 모델의 학습은 주어진 손실 함수를 최소화하는 방향으로 이러한 매개변수들의 값을 반복적으로 업데이트하는 과정이다.
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#29
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업데매개변수의 수는 모델의 복잡도와 용량을 결정하는 핵심 요소이트 다. 간단한 선형 회귀 모델은 소수의 매개변수만을 가지지만, 현대의 대규모 딥러닝 모델은 수억에서 수천억 개에 이르는 방대한 매개변수를 포함한다. 이렇게 많은 매개변수를 효율적으로직 저장, 동기화관리, 스냅샷 생성 등의 작업데이트하는 것은 매개변수 서버 측구조의 주요 동기이다. 매개변수는 일반적으로 고정된 차원의 벡터나 행렬 형태로 표현되며, 최적화 알고리즘에 집중의해 계산된 그래디언트를 기반으로 조정된다.
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#30
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매개변수 유연한 동기화형
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#32
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#33
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매개변수를 샤딩하여 여러 서버 노드에 분배함으로써 확장이 가능하다.중치
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#34
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#35
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#36
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#37
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#38
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#39
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매개변수 서버 구조는 일반적으로 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있다. 이들은 각각 특정한 역할을 담당하며, 전체 시스템이 대규모 머신 러닝 모델을 효율적으로 훈련할 화 계수 있도록 협력한다.
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#40
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#41
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#42
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#43
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구성 요소자연어 처리에서 단어/항목을 표현
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#44
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#45
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전역 매개변수의 중앙초기값은 무작위로 설정되며, 학습 데이터를 통해 점진적으로 최적의 값으로 수렴한다. 매개변수 서버 구조에서는 이러한 방대한 매개변수 집합을 중식 관리 및앙 서버나 서버 클러스터에 유지하고, 여러 워커 노드가 병렬로 계산한 그래디언트를 서버에 전송하여 글로벌 매개변수를 업데이트 조정한다. 이는 단일 머신의 메모리 한계를 극복하고 대규모 분산 학습을 가능하게 하는 핵심 메커니즘이다.
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#46
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중앙 집중식 매개변수 관리분산 학습의 필요성
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#47
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데이터와 모델의 규모가 기하급수적으로 증가하면서 단일 컴퓨터의 계산 자원과 메모리 용량으로는 처리하기 어려운 상황이 발생했다. 특히 딥 러닝 모델의 매개변수의 일관된 상태 유지 수가 수십억 개에 이르고, 워커 노드 학습에 필요한 데이터셋이 테라바이트 단위를 넘어서면서 분산 컴퓨팅 없이는 실용적인 학습 시간 조정자 역을 보장할 수 없게 되었다.
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#48
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분산 학습은 이러한 문제를 해결하기 위해 다수의 컴퓨팅 노드를 활용하여 작업을 병렬화한다. 매개변수 서버 구조는 이 병렬 처리를 효율적으로 관리하는 프레임워크 중 하나이다. 이 구조는 중앙 집중식 또는 계층적으로 조직된 서버 노드가 전역 매개변수를 유지하고, 여러 워커 노드가 데이터의 일부를 분배받아 그래디언트를 계산하여 서버로 전송하는 방식을 취한다.
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#49
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로컬 데이터에 대한 그래디언트분산 학습의 필요성은 단순히 계산 및속도 향상뿐만 아니라 메모리 문제 해결에도 있다. 대규모 모델은 단일 GPU나 시스템 메모리에 온전히 로드되지 않을 수 있다. 매개변수 요청/전송서버 구조는 매개변수를 여러 노드에 분산 저장할 수 있도록 하여, 단일 머신의 물리적 메모리 한계를 극복하는 데 기여한다.
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#50
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병렬 계다음 표는 분산 수행, 서버와의 통신을 통해 학습 진행이 필요한 주요 동인을 정리한 것이다.
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#54
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#56
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#61
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여러 워커 노드로부터 비동기적으로 도착하결국, 분산 학습과 매개변수 서버와 같은 구조는 그래디언트현대 기계 학습이 직면한 규모의 문제를 수신해결하고 누적하여 적용기 위한 필수적인 진화 단계이다.
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주요아키텍처 구성 요소
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동기화 제공매개변수 서버 구조는 서버 노드와 워커 노드라는 두 가지 핵심 구성 요소로 이루어지며, 이들 사이의 통신은 특정 통신 프로토콜을 통해 관리된다.
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#64
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선택된 일관성서버 노드는 중앙 집중식 또는 분산형으로 배치될 수 있는 매개변수의 저장소 역할을 한다. 이 노드들은 전역 모델에 따라의 가중치와 편향 같은 매개변수를 유지하고, 워커 노드 간로부터 받은 그래디언트를 집계하여 모델을 업데이트한다. 서버 노드는 단일 머신일 수도 있고, 매개변수를 샤딩하여 여러 머신에 분산 저장하는 클러스터 형태일 수도 있다. 후자의 경우, 각 서버는 전체 매개변수의 일관부를 담당하여 확장성 수준과 내결함성을 관리한높인다.
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#65
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샤딩 관리워커 노드는 실제 학습 작업을 수행하는 계산 노드이다. 각 워커는 전체 학습 데이터의 일부를 할당받아 미니배치 단위로 순전파와 역전파를 계산한다. 계산이 끝나면, 워커는 자신이 계산한 그래디언트를 서버 노드로 전송하고, 서버로부터 업데이트된 최신 매개변수를 다시 가져와 다음 학습 단계에 사용한다. 워커 노드의 수는 필요에 따라 수십, 수백 개까지 확장할 수 있다.
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#66
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대규모 모델이 두 구성 요소 간의 경우, 매개변수를 여러 서버 노드에 분산하여효율적인 데이터 교환을 위해 특화된 통신 프로토콜이 사용된다. 일반적으로 키-값 저장하고 로드소 인터페이스를 분기반으로 하며, 주요 연산한은 다음과 같다.
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이 프로컬성토콜은 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용하고, 지연 시간을 최소화하도록 설계된다. 또한, 비동기 통신을 지원하여 워커들이 서로 다른 속도로 작업하더라도 학습이 중단되지 않도록 한다.
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#76
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자체 메서버 노드는 매개변수 서버 구조의 핵심 구성 요소로서, 중앙 집중식 또는 분산된 방식으로 모델 매개변수를 저장하고 관리에하는 역할을 담당한다. 이 노드들은 워커 노드로부터 계산된 그래디언트를 수집하고, 이를 집계하여 글로벌 모델의 매개변수의 캐시를 유지하여속적으로 업데이트한다. 서버와의 빈번한 통 노드는 단일 머신으로 구성될 수도 있고, 샤딩이나 복제 기법을 줄일통해 여러 머신에 분산되어 배치될 수도 있다. 분산 구성에서는 매개변수 공간이 여러 서버 노드에 분할되어 할당되거나, 각 서버 노드가 전체 매개변수의 복사본을 유지하는 방식으로 운영된다.
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#77
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서버 노드의 주요 기능은 다음과 같다. 첫째, 워커 노드의 요청에 따라 최신 매개변수는 시스템의 확장성 값을 결정하는 핵심 요소이제공한다. 더 많은둘째, 워커 노드로부터 전송받은 그래디언트를 추가적용하면 처리량이 증가하고 훈련 시간을 단축할 여 매개변수 있지만를 비동기 또는 동기 방식으로 갱신한다. 셋째, 서버여러 워커 노드와의 통신 로부터의 업데이트를 조정하가 증가하고여 모델의 일관성 모델에 따른 정확도 trade-off가 발생할 수 있을 유지한다. 따라이를 위해 서 워커버 노드의 규모는 키-값 저장소와 통신 전략은 전체 시스템의 효율성에 직접적유사한 인 영향을 미친터페이스를 제공하는 경우가 많다.
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매개변수 저장소는 매개변수 서버 구조노드의 핵심 구설계는 시스템의 성 요소로, 분산 학습 능과정 확장성에서 모델의 가중치와 편 직접적인 영향 같은 모든 매개변수를 중앙에서 관리하고 유지하는 역할을 한미친다. 이 저장소는 단일반적으로 메모리 기반의 키-값 저장소 형태로 서버 노드는 구현되며이 간단하지만, 각 매개변수는 고유 저장 용량과 처리량에 제한 키로 식별된이 있어 확장성이 떨어진다. 저장소의 주요 목적은 여러 워커반면, 분산 서버 노드가 일관되고 최신 상태의 매개변수에 효율적 클러스터는 다음과 같은 방식으로 접근할구성될 수 있도록 하는 것이다.
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#79
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저장소는 매개변수의 최신 값을 보유하며, 워커 노드의 요청에 따라 매개변수를 제공하거나, 워커 노드로부터 계산된 그래디언트를 받아 매개변수를 업데이트한다. 이를 통해 모델 상태의 단일 진실 공급원 역할을 수행한다. 저장소의 설계는 읽기 및 쓰기 연산의 빈도, 매개변수의 총 크기, 필요한 일관구성 수준에 따라 최적화된다.방식
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역링크 3
매개변수 저장소의 성능은 전체 분산 학습 시스템의 처리량과 확장성을 직접적으로 결정이러한다. 따라서 많은 구현체조에서는 샤딩 기법을 적용하여 저장 부하를 여러 서버 노드에 분산하거나, 캐싱 계층을 간의 조정과 장애 허용 메커니즘도입하여 자주 접근하는 매개변수에 대 중요한 워커설계 요소이다. 서버 노드의 로컬 접근 속도를 높안정적인 운영을 위해 체크포인팅과 로그 기반 복구 등의 기법이 활용된다.
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#92
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워커 노드는 매개변수 서버 구조아키텍처에서 워커실제 계산 작업을 수행하는 계산 노드와 서버 노드 간의 데이터 교환은 풀(Pull) 및 푸시(Push) 연산을 기본 패턴으로 사용한다. 각 워커는 학습을 위해 필요한 최신 매개변수전체 데이터셋의 일부를 서버할당받아 로부터 풀(읽어오기)하고, 계산이 완료된컬 그래디언트를 계산하고, 이를 서버로 푸시(보내기) 노드에 전송하는 역할을 담당한다. 이 과정은 네트워크 통신을 최소화하기 위해 벡터커 노드는 일반적으로 GPU나 텐서 단위TPU 같은 가속기를 장착한 머신으로 일괄 처리구성되는 경우가 많며, 독립적으로 순전파와 역전파 연산을 실행한다.
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#93
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동기화 방식은 크게 동기식 워커 노드의 주요 작업 흐름은 데이트와 비동기식 업데이트터 배치 샘플링, 로 나뉜다. 동기식 업데이컬 그래디언트(예: BSP 모델)에서는 모든 워커가 한 반복(Iteration)을 마칠 때까지 기다린 후 계산, 서버로의 그래디언트를 평균 내어 전송, 그리고 서버로부터 갱신된 매개변수를 한 번에 업데이트한다. 이는 수렴 안정성신하여 모델을 보장동기화하지만, 가장 느린는 순환 과정이다. 워커에 는 서버와의해 전체 속 통신 빈도가 제한되와 방식에 따라 동기화 방식 또는 스트래글러 문제가 발생비동기 SGD 방식으로 동작할 수 있다. 반면, 비동기식 업데이트에서는여러 워커가 계산을 끝내는 대병렬로 즉시 서버에 그래디언트를 전송하고, 서버는 별도의작업함으로써 대기 없규모 데이 매개변수를 갱신터에 대한다. 이는 학습 시스템 효율성간을 높이지만, 오래된 그래디언트를 사용함으로 인단축한 수렴 불안정성 문제가 발생할 수 있다.
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#94
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동기화 모델워커 노드의 수는 시스템의 확장성을 결정하는 핵심 요소이다. 워커를 추가하면 계산 속도는 향상될 수 있지만, 서버와의 통신량이 증가하여 통신 병목 현상이 발생할 위험이 있다. 따라서 효율적인 통신 프로토콜과 네트워크 대역폭 관리가 중요해진다. 각 워커의 하드웨어 사양과 할당된 데이터의 균형도 전체 시스템 성능에 영향을 미친다.
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#101
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#103
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#104
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#105
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작동 방식통신 프로토콜
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#106
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매개변수 서버 구조에서 통신 프로토콜은 서버 노드와 워커가 준비되 노드 간의 데이터 교환 방식을 정의하는 대핵심 규칙 집합이다. 이 프로토콜은 효율성과 일관성을 보장하며, 주로 그래디언트를의 전송하고 즉시과 업데이트된 매개변수의 배포를 관리한다.
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#107
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통신은 일반적으로 풀(Pull)과 푸시스템 자원 활용률이 높고 처리 속도(Push) 두 가 빠름지 기본 연산을 기반으로 한다. 워커 노드는 학습을 위해 최신 매개변수를 서버로부터 풀(Pull)하여 가져오고, 계산이 완료된 그래디언트를 서버로 푸시(Push)하여 전송한다. 이 과정에서 사용되는 주요 프로토콜 요소는 다음과 같다.
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#108
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#116
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각주 1
풀과 푸프로토콜 설계는 시 연산스템의 빈도와 타이밍은 선택한 동기화 모델성능에 따라 크게 달라진다. 동기식 확률직접적 경사 하강법에서는 모든 워커가 그래디언트를 계산한 후 서버에 푸시하고, 서버는 이들인 영향을 평균낸 값으로 매개변수를 한 번에 업데이트한미친다. 이후 모든 워커는 업데이트된 전역지연을 최소화하기 위해 매개변수를 풀작은 단위로 분할하여 다음 반복을 시작한다. 반면전송하거나, 비동압축 기식 모델에서법을 적용하여 통신 오버헤드를 줄이는 각 워커최적화가 독립자주 적으로 동작하며용된다. 또한, 그래디언네트 계산이 완료되는 대로 즉시 서버에 푸시하워크 장애나 노드 실패를 견디기 위한 내고, 필요할 때마다 서버로부터 장성(다른 워커의 업데이트가 반영된Fault Tolerance) 최신 매개변수메커니즘, 예를 풀들어 타임아웃과 재시도 로직도 프로토콜의 중요한 부분이다.
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#117
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통신 및 동기화 모델작 원리
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#118
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이러한 연산을 효율적으로 관리하기 위해 다양한 최적화 기법이 적용된다. 예를 들어, 지연 업데이트 기법은 여러 번매개변수 서버 구조의 로컬 업데이트를 축적한 후 한 번에 푸시하동작 원리는 방식을 사용하여 통신 오버헤드를 줄인다. 또한,크게 그래디언트 압축이나 양자화를 통해 푸시되는 전송, 매개변수 업데이터의 크트, 그리고 동기를 줄화 방식이라는 방법도 널리 사용세 가지 핵심 과정으로 구성된다. 풀 연이 과정들은 분산 학습 환경에서 다수의 빈도를 낮추기 위해 워커 노드에 가 서버 노드와 협력하여 하나의 대규모 머신 러닝 모델을 효율적으로컬 매개변수 캐 학습시를 유지하키는 전략도 존재방식을 정의한다.
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#119
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동기식 업데이트는 모든먼저, 각 워커 노드가 한 학습 에포크 또는 자신에게 할당된 부분 데이터(미니배치 단위)를 사용하여 순전파와 역전파를 수행한다. 이 계산의 결과로 얻은 모델 매개변수에 대한 그래디언트 계산을 완료할 때까지 (기울기)를 생성한다린 후,. 생성된 그 결과래디언트는 네트워크를 모아통해 매개변수 서버에서 평균을 내어 한 번에 노드(들)로 전역 매개변수를 갱신하는 방식을 말한송된다. 이 방식은 각 업데이트 단계에서 모든버는 여러 워커의 최신로부터 수집된 그래디언트 정보를 반영하므로, 업데이트 방향의 정확도가 높고 학습 과정이 안정적이집계한다. 그러나 가장 느린 워커의 속도에 전체 학습 속도가 맞춰지기 때문에, 스일반적인 집계 방식은 그래디언트레이 워커 문제가 발생의 평균을 계산하면 시스템 효율는 것이 크게 저하될 수 있다.
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#120
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반면, 비동기식 업데이트는 각 워커 노드가집계된 그래디언트 계산을 끝내는 대로 즉시 서버에 업데이트를 전송사용하고,여 서버는 별도의 대기 없이 도착하는 즉시중앙에 저장된 전역 모델의 매개변수를 갱신업데이트한다. 이 방식은 하드웨어 성능이나 기본적인 업데이터 처리 속도가 다른 이기종 환경에서도 자원 활용트 규칙은 확률을 극대화적 경사 하고 처리 속도를 높일 수 있다. 하지만강법(SGD)을 따르며, 오래된 스테일공식은 새 매개변수 = 기존 매개변수 - 학습률 * 평균 그래디언트를 사용하여이다. 업데이트가 완료되면, 서버는 새로운 전역 매개변수 값을 모든 워커 노드 또는 해당 매개변수를 업데이요청한 워커에게 브로드캐스트할 가능성이 있어 학습의 정확도가 떨어지하거나 수렴응답으로 전송한다. 워커는 이 불안정해질 최신 매개변수 있로 자신의 로컬 모델을 동기화한 후, 다음 반복 학습을 진행한다.
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#121
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두동기화 방식에 따라 알고리즘의 특징을 비교하면 성이 크게 달라진다. 주요 방식은 다음과 같다.
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낮을 이러한 동작 원리를 통해 매개변수 있음 (스트레서버는 데이 워커 영향)터나 모델이 단일 머신에 담기 어려울 정도로 클 때, 효율적인 병렬 학습을 가능하게 한다.
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#134
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매개변수 저장소그래디언트 전송
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#135
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높음그래디언트 전송은 매개변수 서버 구조에서 워커 노드가 서버 노드와 상호작용하는 핵심 단계이다. 각 워커는 자신에게 할당된 데이터 배치를 사용하여 순전파와 역전파를 수행한 후, 계산된 그래디언트를 서버로 전송한다. 이때 전송되는 그래디언트는 손실 함수를 모델의 매개변수에 대해 미분한 값으로, 모델이 학습 데이터에 어떻게 적응해야 하는지에 대한 방향과 크기 정보를 담고 있다.
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#136
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상대전송 과정은 일반적으로 낮비동기적 또는 동기적 방식으로 이루어진다. 비동기 방식에서는 각 워커가 그래디언트 계산을 수 있완료하는 대로 즉시 서버로 전송한다. 이는 빠른 워커가 다음 배치 처리를 기다리지 않아도 되므로 자원 활용률을 높이는 장점이 있다. 반면, 동기 방식(예: 동기화 SGD)에서는 모든 워커의 그래디언트 계산이 완료될 때까지 한 번의 학습 단계가 대기하며, 이후 평균화된 그래디언트가 서버에 적용된다.
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#137
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전송 효율을 높이기 위해 다양한 최적합화 기법이 사용된다. 예를 들어, 그래디언트 압축 기술은 전송해야 할 데이터 양을 줄이기 위해 양자화나 희소화를 적용한 환경다. 또한, 일부 구현에서는 그래디언트를 작은 덩어리로 나누어 점진적으로 전송하거나, 업데이트 빈도를 낮추는 방식을 채택하기도 한다. 이러한 방법들은 네트워크 대역폭 소모와 통신 지연을 줄이는 데 기여한다.
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#138
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동질적인 클러스터, 안정적인 수렴이 중요한 경우전송 방식
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#139
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#150
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약서버는 워커들로부터 수신한 일관성그래디언트를 누적하거나 평균하여 글로벌 모델 매개변수를 갱신한다. 이후 워커는 갱신된 매개변수를 서버로부터 가져와(pull) 다음 학습 반복에 사용한다. 이 지속적인 그래디언트 전송과 매개변수 동기화 과정을 통해 분산된 워커들이 하나의 통합된 모델을 협력적으로 학습하게 된다.
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#151
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풀(Pull) 및 푸시(Push) 연산매개변수 업데이트
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#152
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각주 1
매개변수 업데이트는 워커 노드가 계산한 그래디언트를 서버의 최신 상태를 기다리지 않고 노드가 중앙 집중식으로컬에서 읽은 관리하는 전역 모델 매개변수를에 반영하는 과정이다. 이 과정은 일반적으로 최적화 알고리즘에 기반하여 수행된다. 가장 기본적인 방식은 확률적 경사 하강법(SGD)을 사용하는 것으로, 서버는 각 워커로부터 전달받은 그래디언트를 계산평균내거나 누적하고여 현재의 전역 매개변수에서 일정 비동기적율만큼 빼는 방식으로 업데이트를 전송한다.
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#153
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통업데이트 방식은 동기화 정책에 따라 크게 두 가지로 나뉜다. 동기식 업데이트에서는 서버가 모든 워커로부터의 그래디언트를 모아 평균을 낸 후 한 번에 매개변수를 갱신 병목 현상한다. 이 줄어들방식은 업데이트의 일관성을 보장하지만, 가장 느린 워커의 속도에 전체 학습이 맞춰져야 하는 단점이 있다. 반면, 비동기식 업데이트에서는 워커가 그래디언트를 계산하는 대로 서버에 전송하고, 서버는 도착하는 즉시 매개변수를 갱신한다. 이는 시스템 자원 활용률이효율성을 높아져 전체 처리 속도가 빨라진이지만, 오래된 그래디언트(stale gradient) 문제로 인해 수렴 안정성이 떨어질 수 있다.
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#154
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적용되는 일관성 모델의 선택은 작업의 특성느린 워커에 따라 결정된다. 지도 학습과 같이 정확의한 그래디언트 방향이 중요한 작업에는 강한 일관성이나 궁극적 일관성 모델이 선호되는 반면, 대규모 추천기 시스템 모델 훈련이나 온라인 학습과 같이 처리량과 지연 시간이 더 중요한 시나리오에서는 약한 일관성 모델이 더 효율적일 수 있다. 많은 현대 분산 머신러닝 프레임워크는 사용자가 일관성 수준을 선택하거나, 지연 업데이 발생(스트 주기나 미니배치 크기 등을 조정하여 일관성과 성능 사이의 균형을 맞출 수 있는 유연성을 래글러 문제공한다.)
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#162
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가장 일반적으로 사용되는 구조는 샤딩오래된 서버 구조이다. 이 아키텍처에서는 전체 매개변수 공간이 여러 파티션으그래디언트로 분할되어 각 파티션은 별도의 서버 노드가 담당인한 다. 워커 노드는 필요한 매개변수 파티션에 대해 해당 서버와 직접 통신한다.렴 불안정, 노이즈 증가
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#166
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아키텍처 서버는 업데이트된 매개변수 값을 워커들에게 다시 브로드캐스트하거나, 워커가 다음 계산 주기에 요청할 때 전달한다. 이 과정을 반복함으로써 분산된 여러 워커가 협력하여 하나의 공유형 모델을 점진적으로 최적화해 나간다.
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동기화 방식 vs 비동기식 업데이트
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핵심 특징동기화 방식은 매개변수 서버 구조에서 여러 워커 노드가 매개변수를 업데이트하는 시점을 조율하는 방법을 의미한다. 크게 동기식 학습과 비동기식 학습으로 구분되며, 이 선택은 학습 속도, 수렴 안정성, 자원 활용도에 직접적인 영향을 미친다.
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#181
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역링크 2
매개변수 공간두 방식을 파티션절충한 방식도 존재한다. 예를 들어, 동기식의 스트레글러 문제를 완화하기 위해 일정 시간 내에 도착한 워커의 그래디언트만으로 업데이트를 수행하는 제한적 동기식 병렬 처리나, 여러 개의 비동기식 업데이트를 일괄로 평균하는 지연 보상 기법 등이 개발되었다. 최적의 동기화 방식 선택은 하드웨어 환경, 모델 크기, 데이터 분할포, 네트워크 대역폭 등 다양한 요소에 따라 결정된다.
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#182
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시스템 아키텍처주요 알고리즘
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#183
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역링크 4
높매개변수 서버 구조에서 활용되는 주요 알고리즘은 확대규모 머신 러닝 모델을 효율적으로 학습시키기 위해 진화해왔다. 가장성 기본이 되는 알고리즘은 확률적 경사 하강법(SGD)이며, 병렬 처이를 분산 환경에 맞게 변형한 다양한 방법들이 개발되었다. 이러한 알고리즘들은 그래디언트 계산과 매개변수 업데이트를 어떻게 조율하고 동기화할지에 따라 성능과 정확도에 큰 영향을 미친다.
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#184
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일가장 직관성 관리 복잡, 로적인 방식은 동기식 SGD이다. 이 방식에서는 여러 워커 노드 밸가 각각 미니배치에 대한 그래디언트를 계산한 후, 모든 워커의 계산이 끝날 때까지 기다린다. 그런싱 필요 다음 모든 그래디언트를 서버 노드에서 평균 내어 모델 매개변수를 한 번에 업데이트한다. 이 방법은 직렬 SGD와 동일한 수렴 특성을 유지할 수 있지만, 가장 느린 워커의 속도에 전체 학습 속도가 제한되는 '느린 워커 문제'가 발생할 수 있다.
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#185
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샤딩된 구조는 서버 노드이 문제를 선형적으로 추가함으로써 시스템 처리량을 확해결하기 위해 등장할 수 있어 대규모 클러스터한 것이 비동기식 SGD(Async-SGD)이다. 이 알고리즘에서는 각 워커가 독립적합하으로 동작한다. 그러나워커는 현재 서버에 저장된 매개변수가 균등하게 분산되지 않으면 특정 서버에 (일부하가 집중되는 핫스팟이 발생할오래된 상태일 수 있으며음)를 가져와(pull) 그래디언트를 계산한 후, 여러즉시 서버에 걸친 업데이트를 전송(push)한다. 서버는 다른 워커의 원자성을 보장완료를 기다리지 않고 도착하는 것이 추가그래디언트를 즉시 적용하여 매개변수를 갱신한다. 이로 인 과해 시스템 처리량이 크게 향상되지만, '잠긴 매개변수' 문제가 된나 그래디언트의 낡은 상태(staleness)로 인한 수렴 속도 저하나 불안정성이 발생할 수 있다.
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#186
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이 두 극단일 서버 구조는 매개변수 서버 시스템 사이의 가장 절충안으로 준비동기본적인 형태식 병렬(SSP, Stale Synchronous Parallel)과 같은 알고리즘이 제안되었다. 이 구조에서SSP는 하나의 중앙각 워커가 서버 노드가 모든 모델의 매개변수를 저장하고 관리하는 역할 버전을 담당한다. 다수의확인하며, 가장 느린 워커 노드는 와 가장 빠른 워커 사이 단일 서의 버에 접속하여 최신 매개변수 전 차이(staleness bound)가 특정 임계값을 읽어오고, 계산넘지 않도록 제한 그래디언트를 다시 서버로 전송한다. 서버는 수신된 그래디언트이를 집계통해 통신 병목을 완화하여 매개변면서도 수를 업데이트하렴 안정성을 일정 수준 보장한다. 알고, 업리즘 선택은 데이트된 값을 터 특성, 클러스터 규모든 , 네트워커크 대역폭, 그리고 모델 정확도에게 배포 대한 요구사항에 따라 결정된다.
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#187
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#202
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#203
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일관성 모델SGD 기반 방법
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#204
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역링크 5
샤딩된 서버 구조는 대규모확률적 경사 하강법은 매개변수 서버 시스템구조에서 확가장성과 성능을 극대 널리 사용되는 최적화하 알고리즘의 기 위해 채택하는 방식반이 된다. 이 구조에서는방식은 전체 모델데이터셋 대신 미니배치 단위로 그래디언트를 계산하여 매개변수가 여러를 업데이트한다. 매개변수 서버 환경에서는 각 워커 노드에 분가 할되어 저장되고 관리된다. 각당받은 데이터 샘플에 대해 독립적으로 그래디언트를 계산한 후, 이를 서버 노드로 전송한다. 서버는 모든 워커로부터 수집된 그래디언트를 종합하여 전역 모델의 매개변수 공간의 특정 부분, 예를 들어 특정 층의 가중치나 임베딩 벡터의 일부 범위를 전담한다. 번 업데이 분할 방식을 샤딩이라고 하며, 해시 함수나 범위 기반 할당 등 다양트한 전략을 통해 구현된다.
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#205
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이 구조의 핵심 장점은 단일 서버의 메모리 및 처리 용량 한계를 극복할 수 있다는 점이다. 모델 크기가 수십억에서 수조 개의 매개변수에 이르는 경우, 모든 매개변수를 하나의 서버에 저장하는 것은 불가능하거나 비효율적이다. 샤딩을 통해 각 서버 노드는 전체 부하의 일부만을 담당하므로, 시스템 전체의 처리량과 저장 용량을 선형기본적으로 확장할 수 있인 SGD 동작은 다. 또한, 여러 워커 노드가 서음과 같은 단계로 다른 서버 노드와 병렬로 통신할 수 있이루어 통신 병목 현상을 완화한진다.
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#206
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구조 유형1. 서버는 현재의 전역 매개변수 벡터를 모든 워커에게 브로드캐스트한다.
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#207
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매개변수 분2. 각 워커는 자신의 로컬 데이터 미니배 방식치를 사용하여 그래디언트를 계산한다.
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#208
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주요 장점3. 계산된 그래디언트를 서버로 전송한다.
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#209
현재
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주요 도4. 서버는 수신된 모든 그래디언트를 평균 내거나 합산한 후, 학습률을 적용하여 전 과제역 매개변수를 업데이트한다.
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#210
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단일 서버5. 업데이트된 매개변수를 바탕으로 다음 반복이 시작된다.
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#211
현재
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+229자
역링크 4
모든SGD를 기반으로 한 여러 변형 알고리즘이 매개변수가 하나의 서버에 집중됨적용된다. 모멘텀을 도입한 방법은 과거 그래디언트의 이동 평균을 사용하여 업데이트 방향을 조정함으로써 수렴 속도를 높이고 진동을 줄인다. AdaGrad와 RMSProp은 각 매개변수마다 적응형 학습률을 조정하여 희소한 특징이 많이 등장하는 문제에 효과적이다. Adam은 모멘텀과 적응형 학습률 방식을 결합한 알고리즘으로, 실전에서 매우 널리 채택된다.
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#212
현재
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+236자
역링크 2
이러한 알고리즘들은 분산 환경에서의 구현이 단순에 있어 중요한 설계 선택을 요구한다. 예를 들어, 서버가 그래디언트를 누적하고는 방식(평균 vs. 합산), 업데이트에 사용할 워커의 수(전체 vs. 일관성 관부), 그리가 쉬움고 동기화 방식 등이 성능과 수렴 특성에 직접적인 영향을 미친다. 표준 SGD는 이론적으로 간단하지만, 대규모 분산 학습에서는 통신 지연과 노드 장애를 견디기 위해 비동기 SGD와 같은 보다 복잡한 변형이 종종 필요해진다.
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#213
현재
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단일 서버 구조비동기 SGD
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#214
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메모비동기 SGD는 매개변수 서버 구조에서 여러 워커 노드가 매개변수를 동기화하지 않고 독립적으로 업데이트하는 분산 학습 방식을 가리 및 대킨다. 각 워커는 로컬 데이터 배치로 그래디언트를 계산한 후, 즉시 중앙 서버에 전송하여 전역폭 병목 매개변수를 갱신한다. 서버는 워커들의 요청을 순차적으로 처리하며, 확장성다른 워커가 기다리지 않도록 비동기적으로 매개변수를 업데이트한다. 이 방식은 워커 간 대기 시간을 제거하여 하드웨어 활용도를 극대화한다.
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#215
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각주 1
그러나 비동기 SGD는 스태일 그래디언트 문제를 야기할 수 있다. 한 워커가 서버로부터 매개변수를 읽고 그래디언트를 계층적산하여 돌려보내는 사이에, 다른 워커들에 의해 서버의 매개변수가 여러 번 업데이트될 수 있다. 이로 인해 워커가 오래된 매개변수를 기반으로 계산한 그래디언트가 현재 모델 상태와 맞지 않아 학습의 정확도나 수렴 속도에 부정적 영향을 미칠 수 있다.
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#216
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서버이 문제를 완화하기 위해 다양한 변형 알고리즘이 제안되었다. 예를 들어, Hogwild! 알고리즘은 메모리 잠금 없이 매개변수를 덮어쓰는 방식을 사용한다. 또 다른 접근법인 딜레이드 SGD는 그래디언트리 구조의 지연 정도를 추정하여 업데이트에 반영하거나, AdaDelay와 같은 방법은 각 워커의 지연을 적응적으로 계층화됨보상한다. 다음 표는 비동기 SGD의 주요 특징을 동기식 SGD와 비교하여 보여준다.
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#217
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#234
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비동기 SGD는 특히 워커들의 계산 속도나 네트워크 지연 시간이 균일하지 않은 이기종 클러스터 환경에서버 노 유리하다. 느린 워커 하나가 전체 학습 속도를 저하시키는 꼬리 지연 문제를 피할 수 있기 때문이다. 이는 대규모 상용 클라우드 환경에서 실용적으로 널리 적용된다.
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#235
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전역 매개변수 초서버 구조의 가장 큰 장점은 확장성이다. 서버와 워커를 독립적으로 추가할 수 있어, 모델 크기값 설정 및 배포나 데이터셋이 증가하더라도 시스템을 수평적으로 확장하기 용이하다. 특히 매개변수 수가 수십억 개에 달하는 대규모 딥 러닝 모델이나 추천 시스템을 학습할 때 유리하다. 또한, 비동기 방식의 학습을 자연스럽게 지원하여, 느린 워커 노드가 전체 학습 속도를 저하시키는 문제를 완화할 수 있다.
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#236
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반면, 명확한 단점은 통신 병목 현상이다. 모든 워커에 배포 노드가 중앙의 서버 노드들과 지속적으로 그래디언트와 업데이트된 초기 매개변수를 주고받아야 하므로, 네트워크 대역폭이 병목 지점이 될 수 있다. 특히 동기화 방식으로 학습할 경우, 가장 느린 워커의 속도에 전체 학습이 맞춰져 자원 활용 효율이 떨어질 수 있다.
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#237
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2아키텍처의 복잡성도 고려해야 한다. 분산 시스템의 관리, 장애 복구, 일관성 유지 등의 운영 부담이 단일 머신 학습에 비해 크게 증가한다. 또한, 비동기 방식은 스태일 그래디언트 계산 및 전송문제를 일으켜 수렴 속도를 저하시키거나 불안정하게 만들 수 있다.
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#238
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계층적 서버 구조확장성
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마지막 단계는 매개변수 업데서버 구조의 주요 장점은 확장성이트 및 배포이다. 하나의 중앙 서버 노드는 여러 워커로부터 에 모든 매개변수신된 그래디언트를 집계한다. 집계두는 전통적인 방식은 평균을 내거나 특정 최적화 알고과 달리즘(예: 확률적 경사 하강법)의 규칙을 적용한다. 집계된 그래디언트를 사용하여, 매개변수 서버는 중앙 저장소다수의 전역서버 노드에 매개변수를 업데이트분산하여 저장하고 관리한다. 업데이트가 완료되면, 서버는 새로운 매개변수 값 또는 변경분(delta)을 인해 모델의 크기나 워커 노드에 푸시하거나, 워커의 수가 다음 반복을 시작하기 전에 풀(pull) 연산으로 증가져오하더라도 시스템을 비교적 쉽게 한확장할 수 있다. 이 사이클은 모델이 매개변수렴할가 매우 커서 단일 머신의 메모리에 담기 어려운 대규모 딥러닝 모델을 학습시킬 때까지 반복된 특히 유용하다.
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매개변확장성은 수 초기화는 분산 머신러닝 시스템직적 확장과 수평적 확장 두 측면에서 발휘된다. 수직적 확장 측면에서는, 매개변수를 여러 서버 구조가 작동을 시작하기 전에 수행되는 필수적인분산 저장함으로써 단일 머신의 물리적 메모리 한계이를 극복한다. 이 과정수평적 확장 측면에서는 모든, 학습 작업을 수행하는 워커 노드의 수를 늘려 데이터 병렬 처리를 가 동일한 출발점에서 학습을 시작속화할 수 있다. 새로운 워커를 추가하더라도 록, 모델 매개변수에 초기 값을 존 아키텍처를 크게 변경할 필요 없이 해당한다. 일반적으로 서버 측의 워커가 특정 매개변수 저장소에 전역 매개변수 벡터를 생서버와 통신하도록 구성하고, 특정 확률 분포(예: 제로 초기화, 무작위 초기화, Xavier 초기화, He 초기화 등)를 따라 값을 설정한면 된다.
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#251
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초기화 방법의 선택은 모델의 수렴 속도와 최종 성능에 직접적인 영향을 미친다. 부적절한 초기화이 구조는 비동기울기 소실 또는 기울기 폭발 문제를 야기하여 학습 방식을 불안정하자연스럽게 만들거나 실패지원하게 할 수 있다. 매개변수 서버 구조며, 이는 확장성에서 기여하는 또 다른 요소이 초기화 작업이 서버 노드에서 단일화되어 수행되므로, 분산된다. 워커 노드들이 각자중앙 조정 없이 독립적으로 매개변수그래디언트를 초기화계산하고 업데이트를 요청할 때 발생할 수 있기 때문에, 느린 워커 하나가 전체 시스템의 속도를 저하시키는 불일치현상(스트레글러 문제를 근본)을 완화한다. 결과적으로 방지수십, 수백 개의 컴퓨팅 노드를 활용한 대규모 분산 학습이 가능해진다.
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샤딩된 서버 구조통신 병목
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2매개변수 서버 구조에서 통신 병목은 시스템 성능을 제한하는 주요 요인이다. 이는 수많은 워커 노드가 생성한 그래디언트를 중앙의 서버 노드로 집계중적으로 전송하거나, 서버로부터 업데이트된 매개변수를 동시에 수신하는 과정에서 발생한다. 네트워크 대역폭은 유한하며, 특히 대규모 모델의 경우 매개변수와 그래디언트의 크기가 수십 기가바이트에 달할 수 있어 통신 지연이 학습 시간의 상당 부분을 차지하게 된다.
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#266
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워커통신 병목은 주로 두 가지 형태로 나타난다. 첫째는 서버 노드의 네트워크 인터페이스나 대역폭이 모든 워커의 요청을 동시에 처리하기에 부족해지는 경우이다. 둘째는 네트워크 스위치나 라우터 같은 공유 인프라에서의 정체 현상이다. 비동기 방식은 이러한 병목을 완화할 수 있지만, 스태일 그래디언트 문제를 유발할 수 있다.
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#267
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이 문제를 완화하나의 미니배치에 대기 위한 그래디언트를 평균 내거나 합산여러 기법이 개발되었다. 주요 방법은 다음과 같다.
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#268
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#269
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여러 워커로부터 도착한 그래디언트를 버퍼에 저장계층적 통신
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매개변수 업데이트 및 배포의 효율성을 높이기 위해 여러한 최적화 기법이 사용된다. 압축 및 양자화 기법을 통해 네트워크를 통해 전송되는 데이터의 크기를 줄일 수 있다. 또한, 로컬 캐싱을 통해 워커 노드가 자주 사용에도 불구하는고, 매개변수를 로컬에 저장함으로써 서버에 대한 반복의 중앙 집중식 통신 모델은 본질적인 요청을 줄인확장성 한계를 지닌다. 일부 시스템이는 All-Reduce와 같은 그래디언트를 즉시 전송하지 않고 여러 단계 동피어-투-피어 통신 패턴이 대안 누적한 후 한꺼번에 전송하으로 주목받는 지연 업데이트 방식을 채택하기도 한유이다.
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데이터 처리 흐름사용 사례
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이 과정의 성능은 통신 대역폭, 네트워크 지연 시간, 그리고매개변수 서버의 구조는 주로 데이터와 모델 규모가 방대하여 단일 머신으로 처리 능력하기 어려운 분산 학습 시나리오에 크게 영향을 받는서 활발히 사용된다. 따라핵심 아이디어는 중앙 집중식 또는 분산된 서 대규버 노드가 모 클러스터에서는델 매개변수를 여러 서버에 분산 저장관리하는 샤딩된 서버 구조고, 다수의 워커 노드가 데이터를 채택처리하여 단일계산한 그래디언트를 서버의 부에 전송하와 통신 병목 현상을 완화한여 매개변수를 지속적으로 업데이트하는 것이다.
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#286
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가장 대표적인 사용 사례는 대규모 딥러닝 모델 학습이다. 수억에서 수천억 개의 매개변수를 가진 언어 모델이나 컴퓨터 비전 모델을 학습할 때, 훈련 데이터와 중간 계산 결과를 단일 GPU의 메모리에 담는 것은 불가능하다. 매개변수 서버 구조아키텍처는 대규모델 매개변수를 여러 서버에 분산 머신러닝을 위한 확저장 가능한 솔루션을 제공하지만고, 특정한 장점과 한수십 대에서 수천 대의 워커 머신이 미니배치 데이터를 병렬로 처리하여 그래디언트를 계산하도록 한다. 이를 동시통해 모델 규모와 데이터 규모 모두에 지닌대한 확장성을 확보할 수 있다.
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#287
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이 구조의또 다른 주요 장점은 확장성과 효율성에 있적용 분야는 추천 시스템이다. 워커 노드대형 인터넷 기업들은 사용자와 아이템의 수를 증가시켜 데이터 병렬 처리를 쉽게 확장할 수 있으며, 서버 노드 또한 샤딩을 통해 확장이 가능억 단위에 달하다. 이는 단일 머신의 메협업 필터링 모리 한계를 넘어 매우 큰델이나 딥 러닝 기반 추천 모델을 훈련할 수 있게 운영한다. 또한, 비동기식 업데이트 방식을 채택함으로써 느린 워커러한 모델의 영향을 줄임베딩 레이어는 거대한 매개변수 공간을 가지며, 매우 희소한 고 클러스터 자차원의 활용률을 높일 수 있 데이터를 처리해야 한다. 내결함성 측면에매개변수 서도, 일부 워커 노드에 장애가 발생하더라도 서버는 다른 정상이러한 대규모 임베딩 테이블을 효율적으로 저장하고, 여러 워커들의 업가 사용자 로그 데이터 스트를 계속 처리할 수 있어 훈련 작업이 완전히 중단되는 것림을 방지실시간으로 학습하여 개인화된 추천을 가능하게 한다.
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매개변수 초기화대규모 딥러닝
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매개변수 서버 구조는 대규모 머신러닝 모델, 특히 딥러닝 모델의 분산 훈련에규모가 급격히 커지면서 확등장성을 제공하는한 핵심 메커니즘인프라이다. 이 구조는 모델의 매개변특히 수를 중앙억에서 관리함으로써, 수백에서 수천억 개에 이르는 워커 노드매개변수를 가 데진 대형 언어 모델이나 컴퓨터의 서로 다른 부분을 처리하면서도 동일한 비전 모델을 공유하며 학습할 시킬 때 필수 있게 한적인 기술로 자리 잡았다. 각 워커는 단일 GPU나 서버의 메모리와 계산 자원으로컬 데는 이터 배치에 대러한 그래디언트를 독립적으로 계산한 후, 모델을 처리하는 것이를 서버로 전송 불가능하여 전역기 때문에, 매개변수 서버는 모델 상태를 업데이트한다. 이 방식은 데이터 병렬 처중앙에서 관리하고 수많은 워커 노드의 효계산을 조율성하는 역할을 극대화한다.
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#302
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확장성이 구조의 핵심은 주로 모델 매개변수평적 확의 저장 측면에과 업데이트를 전문적으로 담당하는 서 두버 노드러진다. 모델 크기나군과, 실제 데이터셋이 증가를 처리하면, 단순히 더 많은고 그래디언트를 계산하는 워커 노드를 추가함으로써 처리 능력군을 선형적으로 늘릴 수 있분리하는 것이다. 또예를 들어, 트랜스포머 기반의 대규모 언어 모델 학습에서는 각 워커 노드가 미니배치 데이터를 읽어 순전파와 역전파를 수행한 후, 계산된 그래디언트를 매개변수 샤딩 기법을 통해 서버 노드 자체도 여러 대로 분할하여 확장할 수 있전송한다. 이는 단일 서버는 전 세계의 메모리와 워커들로부터 집계산 자원 한계된 그래디언트를 극복바탕으로 확률적 경사 하강법 등의 최적화 알고,리즘을 적용해 중앙 매우 큰 모델(예: 수십억 개의변수를 갱신하고, 워커들은 갱신된 매개변수를 다시 가진 모델)의 훈련져와 다음 학습을 가능하게 진행한다.
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#303
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효율성이러한 접근 방식은 통신과 계산의 분리에서 기인몇 가지 중요한 이점을 제공한다. 워커 노드는 그래디언트 계산에 집중하고첫째, 모델 크기가 단일 장치의 메모리 용량을 초과하더라도 매개변수를 여러 서버 노드는 집계와 업데이트에 집중하는 분업화된 구조를 가진산 저장할 수 있어 매우 큰 모델을 학습시킬 수 있다. 특히둘째, 비동기 또는 준비동기 방식의 업데이트 모델을 사를 허용할 경우함으로써, 느린 워커 노드가 전체 학습 속도를 기다리지 않고 빠르게 매개변수저하시키는 문제를 업데이트완화할 수 있어, 클다. Google의 딥러스터 내 이닝 프레임워크인 텐서플로의 초기종 분산 학습 아키텍처와 바이두의 파들패들 등이 이 구조를 광범위하드웨어 환경에서도 자원게 활용률을 높일 수 있다. 그러나 한 대표적인 사례이는 일관성 모델과의 절충 관계에 있다.
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역링크 2
네트워크그러나 매개변수 서버 구조는 중앙 집중식 통신 횟으로 인한 통신 병목 현상이 발생할 수 및 대역폭 사있으며, 서버 노드의 가용량 감소성이 전체 시스템의 안정성을 좌우하는 단점도 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 All-Reduce와 같은 피어-투-피어 통신 기반의 분산 학습 패러다임도 함께 발전하고 있다.
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#317
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이러한 확장성과 효율성 덕분에 매개변수 서버 구조는 추천 시스템, 자연어 처리 의 핵심인 대규모델, 컴퓨터 비전 임베딩 테이블과 딥러닝 모델 등을 효율적으로 학습시키는 데 널리 사용된다. 특히 사용자와 아이템의 수가 수억에서 수천억에 달하는 현대적 추천 시스템에서는 모델의 매개변수 대부분이 거대한 임베딩 레이어에 집중된다. 이러한 테라바이트 규모 AI 시스템 훈련의 매개변수를 단일 머신에서 관리하고 업데이트하는 것은 불가능에 가깝기 때문에, 매개변수 서버는 분산 저장과 병렬 처리를 위한 표준 아키텍처 중 하나로 자리 잡았다.
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#318
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매개변수 서버이 구조에서 통신 병목 현상은 시스템 성능을 제한하는 주요 요인이다. 이는 수많은, 각 워커 노드가 단일 또는 제한된 수미니배치 데이터(예: 특정 사용자 그룹의 서버 노드와 지속적으클릭 로그래디언트)를 업로드처리하고 업여 해당 데이터에 등장하는 희소 특징에 대한 그래디언트된 매개변수를 다운로드할 때 발생만 계산한다. 네트워크 대역폭은 한정되어 있으며, 모든 통신커는 이 그래디언트를 중앙의 서버를 경유하므 노드로 전송하고, 서버의 네트워크 인는 해당 임베딩 벡터페를 비동기적으로 누적 업데이스와 내부 처리 능력이 포화 상태에 이르게 된트한다. 이로 인해 워커 노드들 방식은 계산전체 임베딩 테이블을 완료한 후모든 워커에도 매개변수 송수신을 위해 대기하는 시간이 길어져, 고가의 GPU나 CPU 자원이 유휴 상태로 머무르는 문 복제할 필요가 생긴없게 하여 메모리 요구사항을 크게 줄인다.
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#319
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병목 현상주요 활용 이점은 시스템 설계에 따라 다양한 형태로 나타난음과 같다. 단일 서버 구조에서는 모든 통신이 하나의 노드에 집중되므로 병목이 가장 심각하다. 샤딩된 구조는 부하를 분산시키지만, 특정 인기 매개변수(예: 임베딩 레이어의 벡터)에 대한 접근이 특정 샤드로 쏠리는 핫스팟 현상이 발생할 수 있다. 또한, 동기식 업데이트 방식을 사용할 경우 가장 느린 워커 노드의 통신 속도가 전체 배치 처리 시간을 결정하는 문제도 있다.
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#320
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#321
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이러한 병목을 완화하기 위한 여러 기법이 개발되었다. 통신량을 줄이기 위해 그래디언트나 매개변수에 압축 및 양자화 기법을 적용한다. 지연 업데이트 방식을 통해 통신 빈도를 낮추거나, 워커 노드에 로컬 캐싱을 도입하여 반복적으로 요청되는 매개변수를 저장하는 방법도 사용된다. 네트워크 토폴로지를 최적화하거나, 인메모리 컴퓨팅 기술을 활용하여 서버의 응답 속도를 높이는 접근도 있다.설명
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#322
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#323
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#325
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#326
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#327
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#328
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이러한 특성으로 인해 딥러닝 추천 모델, 컨텐츠 기반 필터링, 협업 필터링을 위한 대규모 행렬 분해 모델 등의 학습에 매개변수 서버 노드 처리 구조가 필수적으로 적용량된다. 또한, 온라인 학습 환경에서 실시간으로 유입되는 데이터로 모델을 점진적으로 개선하는 데도 적합한 아키텍처를 제공한다.
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#329
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주요 구현 및 프레임워크관련 기술
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#330
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요청 지연 및 큐매개변수 서버 구조는 대규모 머신 러닝 모델 학습을 위한 분산 처리 패러다임 중 하나이다. 이와 유사하거나 대체 가능한 기술로는 All-Reduce와 페더러티드 러닝이 주목받는다.
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#331
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All-Reduce는 메시지 전달 인터페이스 라이브러리에서버 샤딩 제공되는 집합 통신 연산의 일종이다. 모든 워커 노드가 각자의 그래디언트를 계산한 후, 특정 연산(예: 합계층, 평균)을 수행하여 그 결과를 모든 노드에 동일하게 분배한다. 이 방식은 중앙 서버가 필요 없는 대등한 피어 투 피어 통신을 기반으로 하며, 특히 고성능 컴퓨팅 클러스터 환경에서 효율적 구조이다. 매개변수 서버가 중앙 집중식 통신을 통해 발생할 수 있는 병목 현상을 피하고자 할 때 All-Reduce가 대안으로 고려된다.
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#332
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각주 1
동페더러티드 러닝은 데이터 프라이버시 보호에 초점을 맞춘 분산 학습 프레임워크이다. 중앙 서버는 글로벌 모델을 관리하지만, 원본 데이터는 각 클라이언트 기식기(예: 스마트폰)에 그대로 유지된다. 클라이언트는 로컬 데이터로 모델을 업데이트한 후, 오직 모델 업데이트(예: 그래디언트 또는 가중치 변화량)만을 서버에 전송한다. 서버는 수집된 업데이트들을 집계하여 글로벌 모델을 개선한다. 이는 매개변수 서버 구조와 유사하지만, 데이터의 분산과 프라이버시 보호가 핵심 설계 목표라는 점에서 차이가 있다.
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#333
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#334
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#346
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#348
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#349
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대규모 신경망 훈련을 위이러한 초기 실용술들은 서로 상호 보완적으로 사용되기도 한다. 예를 들어, 페더러티드 러닝의 서버-클라이언트 통신 계층에 매개변수 서버 패턴이 구현되거나, All-Reduce가 매개변수 서버 클러스터 내의 워커 노드 그룹 간 동기화에 활용될 수 있다.
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#350
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그래디언트 계산 및 전송All-Reduce
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#351
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Parameter ServerAll-Reduce는 분산 컴퓨팅 환경에서 여러 프로세서나 노드에 분산된 데이터를 집계(Reduce)한 후 그 결과를 모든 노드에 동일하게 배포(Broadcast)하는 집합 통신 연산이다. 이 연산은 MPI와 같은 병렬 프로그래밍 인터페이스의 핵심 구성 요소로, 특히 분산 머신러닝에서 그래디언트의 평균을 계산하거나 매개변수를 동기화하는 데 널리 사용된다. 모든 노드가 동일한 최종 결과를 얻는 것이 특징이다.
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#352
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마All-Reduce의 구현 방식은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 Reduce-Scatter 단계와 All-Gather 단계를 순차적으로 결합하는 방식이다. Reduce-Scatter 단계에서는 각 노드가 보유한 데이터를 여러 청크로소프 나누고, 모든 노드가 서로 다른 청크에 대한 집계 연산(예: 합계, 평균)을 담당하여 부분 결과를 생성한다. 이후 All-Gather 단계에서는 이 부분 결과들이 모든 노드로 전파되어 완전한 최종 결과를 구성한다. 두 번째 방식은 이진 트리나 링 토폴로지를 이용하여 여러 단계에 걸쳐 집계와 전파를 효율적으로 결합하는 것이다.
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#353
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#354
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#355
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#356
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#357
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#358
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#359
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#360
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#361
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#362
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#363
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#364
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#365
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역링크 9
머신러닝에 특화된 분산 매개변수 서버 플랫폼구조와 비교할 때, All-Reduce는 중앙 집중식 서버가 없는 대등한(Peer-to-Peer) 아키텍처를 기반으로 한다. 이로 인해 통신 병목 현상이 발생할 가능성이 낮고, 대역폭 활용이 균등하여 대규모 GPU 클러스터에서 고성능 분산 학습을 구현하는 데 선호된다. 특히 딥 러닝의 동기식 SGD에서 각 워커 노드가 계산한 그래디언트를 동기적으로 평균내는 표준 방법으로 자리 잡았다.
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#366
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매개변수 업데이트 및 배포페더러티드 러닝
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#367
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이페더러한 구현들티드 러닝은 기본 개념을 공유하지만, 통분산 머신 프러닝의 한 패러다임으로토콜, 내결함성 메커니즘, 그리고 워커 노드와중앙 서버 노드 간의 상호작용 방식에 데이터를 집중시키지 않고도 여러 클라이언트 장치에서 차협력적으로 모델을 학습하는 기술이다. 이 방식의 핵심 목표는 데이터 프라이버시를 보호하고 네트워크 대역폭을 절약하는 것이다. 매개변수 서버 구조는 페더러티드 러닝을 구현하는 데 있어 핵심적인 인프라 역할을 한다.
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#368
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DistBelief는 구글이 2012년 공개한 대규모 분산 머신페더러티드 러닝 시스템으의 일반적인 라운드는 다음과 같은 단계로 진행된다. 먼저, 중앙 매개변수 서버 구조를 본격적으로 주류에 올린가 전역 모델을 선구적인 프레임워크택된 클라이언트 장치들(예: 스마트폰, IoT 기기)에 배포한다. 각 클라이 시스템은 수천 개언트는 자신의 CPU 코어를 활로컬 데이터셋을 사용하여 수억 개의 매개변수를 가진 심층 신경망전역 모델을 훈련할초기값으로 삼아 로컬 학습을 수 있도록 설계되었행한다. DistBelief의 핵심은학습이 완료되면, 클라이언트는 모델 전체가 아닌 학습 결과인 모델 그래디언트 또는 업데이트된 매개변수만을 서버 패턴을 구현로 전송한다. 마지막으로 서버는 수집된 모든 클라이언트의 업데이트를 안전하여 중앙게 집중식 매개변수 관리와 비동기식 통신계(예: 평균화)하여 새로운 전역 모델을 결합생성하고, 다음 라운드를 시작한 것이었다.
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#369
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시스템이 접근법은 주로 두몇 가지 구성 요소로 이루어졌뚜렷한 특징과 과제를 가진다. 하나는 모델주요 장점은 사용자의 매개변수를 저민감한 원본 데이터가 자신의 장하고 업치를 벗어나지 않으므로 데이트하터 보안과 개인정보 보호를 강화할 수 있다는 일을 담당하는 서버 노드 그룹점이었고, 다른 하나는. 또한, 모든 데이터의 미니배치를 처리하고 그래디언트를 계산하는 워커 노클라우드 그룹로 전송할 필요가 없어 통신 비용이었 절감된다. 워커 노드는 계산된 그래디반면, 클라이언트를 서버 노드로 비동 장치의 이기적으로 전송(push)하고종성, 최통신 매개변수 값을 주기의 제한적으로 가져와(pull) 다음 계산용성, 그리고 참여 클라이언트의 데이터 분포가 균일하지 않은 비독립 동등 분포 문제는 학습의 효율성과 모델 정확도에 사도전 과제로 작용했한다. 이 비동를 해결하기 SGD 방식을 통위해 노드 간 대압축 기법, 차등 프라이버시간을 줄, 클라이고 하드웨어 활용률을 극대언트 선택 전략 등 다양한 최적화할 수 방법이 연구되고 있었다.
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#370
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#371
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#378
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#379
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+2블록
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#380
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+2블록
+0자
외부링크 1
압축 및 양자화 기법을 활용하여 서버와 워커 간 통신 오버헤드를 줄인다.
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#381
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내결함성 및 관리 도구
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#382
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서버 노드 장애 시 자동 복구 메커니즘과 모니터링, 디버깅을 위한 관리 도구를 포함한다.
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#383
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+2블록
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범용성
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#384
현재
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+0자
외부링크 1
로지스틱 회귀, 잠재 디리클레 할당(LDA), 심층 신경망 등 다양한 알고리즘을 지원한다.
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#385
삭제됨
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#386
삭제됨
-2블록
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삭제
#387
삭제됨
-2블록
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#388
삭제됨
-134블록
-3839자
역링크 77
각주 1
작성자
unisquads
r1
삭제
#389
삭제됨
-147블록
-3829자
역링크 33
각주 2
작성자
unisquads
r1
삭제
#390
삭제됨
-111블록
-4088자
역링크 63
작성자
unisquads
r1
삭제
#391
삭제됨
-25블록
-5자
외부링크 7
작성자
unisquads
r1