분산 학습 알고리즘편집자 확인

데이터 병렬 처리는 분산 학습에서 가장 널리 사용되는 접근 방식 중 하나이다. 이 방식은 동일한 딥러닝 모델의 복사본을 여러 연산 장치(예: GPU, TPU)에 복제하고, 학습 데이터셋을 분할하여 각 장치에 할당하는 방식으로 작동한다. 각 장치는 자신에게 할당된 데이터 배치를 사용하여 순전파와 역전파를 수행하여 로컬 그래디언트를 계산한다.

계산된 로카 그래디언트는 중앙 집중식 매개변수 서버나 All-Reduce 연산과 같은 통신 프리미티브를 통해 모든 장치 간에 동기화된다. 이후 이 그래디언트들은 평균화되어 전역 모델의 가중치를 업데이트하는 데 사용된다. 이 과정은 모든 장치가 항상 동일한 모델 파라미터를 공유하도록 보장한다.

이 방식의 핵심은 동기식 확률적 경사 하강법과 결합되는 경우가 많다. 모든 작업자가 자신의 그래디언트 계산을 마칠 때까지 기다린 후에만 글로벌 업데이트가 이루어지므로, 수렴성 보장 측면에서 안정적이다. 그러나 가장 느린 작업자의 속도에 전체 학습 속도가 제한되는 스트래글러 문제가 발생할 수 있다.

모델 병렬 처리는 신경망이나 머신러닝 모델 자체를 여러 개의 연산 장치에 분할하여 배치하는 방식이다. 이 접근법은 모델의 크기가 단일 장치의 메모리 용량을 초과하는 대규모 모델을 학습시킬 때 주로 사용된다. 모델의 서로 다른 층이나 부분을 다른 장치에 할당하여, 각 장치는 전체 모델의 일부에 대한 연산만을 담당한다.

모델 병렬 처리는 크게 두 가지 방식으로 구현된다. 첫째는 수직적 분할로, 모델을 층 단위로 쪼개어 서로 다른 장치에 배치하는 방식이다. 예를 들어, 10개의 층으로 이루어진 모델을 5개 층씩 두 개의 GPU에 나누어 배치할 수 있다. 입력 데이터는 첫 번째 GPU의 층들을 통과한 후, 중간 결과가 두 번째 GPU로 전달되어 나머지 층의 연산을 수행한다. 둘째는 수평적 분할로, 동일한 층 내의 뉴런이나 채널과 같은 구성 요소를 여러 장치에 분배하는 방식이다. 이는 특히 어텐션 메커니즘이나 합성곱 신경망의 넓은 층을 처리할 때 유용하다.

모델 병렬 처리의 성능은 장치 간 통신 효율성에 크게 의존한다. 한 장치에서 계산된 결과가 다음 장치로 전달되어야 하기 때문에, 통신 지연은 전체 학습 시간의 병목 현상을 일으킬 수 있다. 이를 완화하기 위해 파이프라이닝 기법이 자주 적용된다. 파이프라이닝은 데이터 미니배치를 연속적으로 흘려보내 각 장치가 동시에 서로 다른 미니배치에 대한 연산을 처리하도록 하여 장치의 유휴 시간을 줄인다.

이 방식은 데이터 병렬 처리와 결합하여 사용되기도 한다. 즉, 모델 자체를 분할하는 동시에 데이터도 여러 복제본에 나누어 처리하는 하이브리드 병렬 방식을 통해 초대규모 언어 모델과 같은 모델의 학습을 가능하게 한다.

파이프라인 병렬 처리는 딥러닝 모델의 계층을 여러 GPU나 컴퓨팅 노드에 분할하여 배치 처리의 지연 시간을 줄이는 병렬화 기법이다. 모델 병렬 처리의 한 형태로 간주되지만, 단순히 모델을 분할하는 것을 넘어 마이크로배치를 도입하여 여러 장치가 동시에 서로 다른 데이터 샘플에 대한 연산을 수행하도록 설계되었다. 이 방식은 특히 계층이 순차적으로 구성된 매우 큰 모델(예: 트랜스포머 기반의 대규모 언어 모델)을 효율적으로 학습시키는 데 유용하다.

기본 원리는 모델의 서로 다른 계층을 서로 다른 장치에 할당하고, 하나의 배치를 여러 개의 작은 마이크로배치로 나눈다. 첫 번째 마이크로배치가 첫 번째 장치(파이프라인의 첫 번째 '스테이지')에서 처리를 마치면, 그 결과는 두 번째 장치로 전달되는 동시에, 첫 번째 장치는 두 번째 마이크로배치 처리를 시작한다. 이 과정이 파이프라인의 끝까지 반복되며, 시간이 지남에 따라 모든 장치가 동시에 작업을 수행하게 되어 장치 유휴 시간을 최소화한다.

그러나 파이프라인 병렬 처리는 '파이프라인 버블'이라는 고유한 문제를 안고 있다. 파이프라인이 처음 채워지고 마지막으로 비워지는 동안에는 일부 장치가 여전히 유휴 상태가 된다. 파이프라인의 스테이지 수가 많고 마이크로배치 수가 적을수록 이 버블의 상대적 영향이 커져 효율성이 떨어진다. 이를 완화하기 위해 GPipe[1]나 PipeDream[2]과 같은 고급 스케줄링 기법이 개발되었다. 이 기법들은 그래디언트 누적과 같은 방법을 통해 효율성을 높이고 메모리 사용량을 최적화한다.

파이프라인 병렬 처리는 데이터 병렬 처리나 기본적인 모델 병렬 처리만으로는 처리하기 어려운, 단일 장치의 메모리 한계를 초과하는 초대형 모델 학습의 핵심 기술로 자리 잡았다. 텐서플로와 파이토치의 주요 분산 학습 라이브러리들은 이 기법을 지원하는 기능을 지속적으로 통합하고 있다.

동기식 SGD는 여러 워커 노드가 각자의 데이터 샘플 또는 미니배치로 그래디언트를 계산한 후, 모든 워커의 그래디언트를 모아 평균을 구하고, 그 평균된 그래디언트를 사용하여 모든 워커의 모델을 동시에 업데이트하는 방식을 말한다. 이 과정에서 모든 워커는 다른 워커들의 계산이 끝날 때까지 기다려야 하므로 '동기식'이라는 이름이 붙었다. 이 방식의 핵심 목표는 각 반복마다 모든 워커가 동일한 모델 파라미터를 공유하도록 하여, 중앙 집중식 단일 머신에서 학습하는 것과 동일한 수렴 특성을 유지하는 것이다.

가장 널리 사용되는 통신 패턴은 All-Reduce 연산이다. All-Reduce는 모든 워커가 가지고 있는 데이터(여기서는 로컬 그래디언트)를 집계(Reduce)하고, 그 결과를 모든 워커에게 동일하게 분배(Broadcast)하는 과정을 하나의 통합된 연산으로 수행한다. 이를 통해 효율적으로 그래디언트의 평균을 계산하고 동기화할 수 있다. All-Reduce의 구현 방식에는 여러 가지가 있으며, 그 중 Ring-AllReduce는 통신 부하를 워커 수에 관계없이 일정하게 유지할 수 있어 대규모 클러스터에서 선호된다.

동기식 SGD의 장점과 단점은 다음과 같이 정리할 수 있다.

이러한 특성 때문에 동기식 SGD는 클러스터 내 노드들의 성능이 균일하고 고대역폭의 네트워크를 갖춘 환경에서 효과적으로 작동한다. 통신 병목 현상을 완화하기 위해 그래디언트 압축이나 효율적인 All-Reduce 알고리즘 사용 등의 최적화 기법이 함께 적용되곤 한다.

비동기식 SGD는 각 워커 노드가 중앙 매개변수 서버와의 동기화 없이 독립적으로 그래디언트를 계산하고 매개변수를 업데이트하는 방식이다. 각 워커는 로컬 데이터 배치를 사용해 그래디언트를 계산한 후, 즉시 서버에 업데이트를 전송한다. 서버는 다른 워커들의 업데이트 완료를 기다리지 않고 도착하는 업데이트를 순차적으로 적용하여 글로벌 모델을 갱신한다. 이로 인해 느린 워커나 네트워크 지연에 의한 대기 시간이 제거되어 전체 학습 속도를 높일 수 있다.

그러나 이 방식은 스태일 그래디언트 문제를 야기한다. 한 워커가 서버로부터 모델 파라미터를 가져온 시점과 자신의 업데이트를 서버에 반영하는 시점 사이에, 다른 워커들에 의해 서버의 모델이 여러 번 갱신될 수 있다. 결과적으로 해당 워커가 계산한 그래디언트는 더 이상 최신 모델 상태를 반영하지 않는 낡은 정보가 되어, 학습의 수렴 속도를 저하시키거나 불안정성을 초래할 수 있다.

이 문제를 완화하기 위한 여러 기법이 개발되었다. 예를 들어, 지연 보상 기법은 스태일 그래디언트에 가중치를 부여하여 업데이트의 영향을 조정한다. 또 다른 접근법으로는 서버 업데이트에 일정 시간 동안의 잠금을 거는 동기화 장벽을 부분적으로 도입하는 하이브리드 방식을 들 수 있다. 비동기식 SGD는 통신 지연이 크거나 컴퓨팅 리소스의 성능이 균일하지 않은 이기종 클러스터 환경에서 효과적이다.

Federated Learning은 중앙 서버에 데이터를 모으지 않고, 여러 클라이언트 장치(예: 스마트폰, IoT 기기)에 분산된 데이터를 그 자리에서 학습하는 분산 학습 패러다임이다. 이 방식은 데이터의 프라이버시와 보안을 유지하면서도 머신 러닝 모델을 공동으로 훈련할 수 있게 한다. 학습 과정은 각 클라이언트가 로컬 데이터로 모델을 업데이트한 후, 암호화된 그래디언트나 모델 가중치 업데이트만을 중앙 집계 서버에 전송하는 방식으로 이루어진다. 서버는 이러한 업데이트를 집계하여 전역 모델을 개선하고, 이를 다시 클라이언트들에게 배포하는 과정을 반복한다.

Federated Learning의 주요 구성 요소와 학습 사이클은 다음과 같은 단계를 거친다.

1. 초기화: 서버가 초기 전역 모델을 선택하여 클라이언트들에게 배포한다.

2. 클라이언트 선택: 서버가 각 라운드에서 학습에 참여할 클라이언트들의 부분 집합을 선택한다.

3. 로컬 학습: 선택된 각 클라이언트는 자신의 로컬 데이터셋을 사용하여 전역 모델을 다운로드 받고, SGD와 같은 알고리즘으로 로컬 업데이트를 계산한다.

4. 업데이트 전송: 클라이언트는 계산된 모델 업데이트(예: 그래디언트)를 서버로 전송한다.

5. 집계: 서버는 수신된 모든 로컬 업데이트를 집계(예: FedAvg 알고리즘 사용)하여 새로운 전역 모델을 생성한다.

6. 반복: 업데이트된 전역 모델로 2-5단계를 반복하며 모델 성능이 수렴할 때까지 진행한다.

이 접근법은 데이터가 지리적으로 분산되거나, 법적/규제적 제약으로 인해 중앙 집중화가 불가능한 시나리오에 특히 적합하다. 예를 들어, 여러 병원의 의료 기록을 공유하지 않고도 질병 예측 모델을 훈련하거나, 수억 대의 스마트폰 사용자의 타이핑 패턴을 개인 기기에 남긴 채 다음 단어 예측 모델을 개선하는 데 활용된다. 그러나 Federated Learning은 통신 병목 현상, 클라이언트 장치의 이질성, 그리고 비독립 동등 분포 데이터로 인한 수렴 문제와 같은 도전 과제도 안고 있다.

Ring-AllReduce는 데이터 병렬 처리 방식의 분산 학습에서 그래디언트 동기화를 위한 고효율 통신 알고리즘이다. 이 방식은 여러 워커 노드를 논리적인 링(Ring) 형태로 연결하고, 그래디언트를 작은 청크로 분할하여 링을 따라 순차적으로 전달 및 누적 연산을 수행한다. 각 노드는 자신의 그래디언트 청크를 이웃 노드로 전송하고, 동시에 다른 이웃 노드로부터 그래디언트 청크를 수신하여 누적한다. 이 과정은 모든 노드가 전체 그래디언트의 합계를 완전히 획득할 때까지 계속된다.

Ring-AllReduce의 핵심 장점은 통신 부하가 노드 수에 선형적으로 증가하는 반면, 전통적인 매개변수 서버 방식에서는 서버가 병목이 될 수 있다는 점이다. 링 구조에서는 모든 노드가 송신자이자 수신자 역할을 동시에 수행하며, 네트워크 대역폭을 균일하게 활용한다. 이로 인해 대규모 클러스터 환경에서도 확장성이 우수하다. 또한, 이 알고리즘은 본질적으로 동기식 SGD를 구현하여 모든 워커가 정확히 동일한 모델 가중치로 업데이트를 진행하므로 수렴성 보장이 비교적 명확하다.

주요 단계는 일반적으로 두 단계로 구분된다. 첫 번째는 'Reduce-Scatter' 단계로, 각 노드가 자신의 그래디언트 청크를 링을 따라 보내면서 모든 노드가 전체 합계의 일부(청크)를 최종적으로 가지게 한다. 두 번째는 'All-Gather' 단계로, 각 노드가 자신이 가진 최종 합계 청크를 링을 따라 전체 노드에 브로드캐스트하여 모든 노드가 전체 그래디언트 합계를 완성하게 한다.

이 알고리즘은 NVIDIA의 NCCL 라이브러리와 Horovod 프레임워크의 핵심 통신 원리로 널리 채택되었다. 특히 다수의 GPU를 사용하는 딥러닝 학습에서 표준적인 동기화 방식으로 자리 잡았다.

매개변수 서버 아키텍처는 분산 학습에서 널리 사용되는 중앙 집중식 통신 패턴이다. 이 아키텍처는 하나 이상의 매개변수 서버 노드와 다수의 워커 노드로 구성된다. 워커 노드는 각자 할당된 데이터 샘플 또는 미니배치를 사용하여 로컬 그래디언트를 계산하고, 이 계산된 그래디언트를 매개변수 서버로 전송한다. 매개변수 서버는 모든 워커로부터 받은 그래디언트를 집계하여 전역 모델 매개변수를 업데이트한 후, 업데이트된 매개변수를 다시 각 워커에게 브로드캐스트한다.

이 방식의 주요 장점은 구현과 관리가 비교적 단순하다는 점이다. 중앙 서버가 전역 상태를 유지하고 조정하므로, 동기식 SGD와 같은 알고리즘을 적용하기 용이하다. 또한 서버가 업데이트를 조정함으로써 수렴성을 이론적으로 보장하기 쉬운 환경을 제공한다. 초기 딥러닝 분산 학습 프레임워크인 DistBelief와 그 후속인 TensorFlow의 일부 배포 전략에서 이 패러다임을 채택했다.

그러나 매개변수 서버 아키텍처는 몇 가지 명확한 단점을 가지고 있다. 가장 큰 문제는 통신 병목 현상이다. 모든 워커의 통신이 서버를 중심으로 이루어지기 때문에 서버의 대역폭과 처리 능력이 제한 요소가 된다. 워커의 수가 증가할수록 서버 부하는 가중되며, 이는 확장성을 저해한다. 또한 서버 노드에 단일 장애점이 존재하여, 서버에 장애가 발생하면 전체 학습 프로세스가 중단될 위험이 있다.

이러한 한계를 완화하기 위해 여러 개의 매개변수 서버를 샤딩하여 사용하는 방식이 개발되었다. 이 경우 모델 매개변수를 여러 서버에 분할하여 저장하고 관리함으로써 부하와 저장소 요구 사항을 분산시킨다. 각 워커는 다른 서버와 다른 매개변수 세그먼트를 주고받게 되어 단일 서버의 병목 현상을 일부 해결할 수 있다.

피어-투-피어 아키텍처는 중앙 집중식 매개변수 서버 없이 모든 작업자 노드가 동등한 지위를 가지며 직접 통신하여 모델을 업데이트하는 분산 학습 방식을 의미한다. 각 노드는 자신의 지역 데이터로 그래디언트를 계산한 후, 이웃 노드들과 직접 그래디언트나 모델 가중치를 교환하고 평균화한다. 이 방식은 모든 통신이 작업자 간에 직접 이루어지므로 단일 실패 지점이 존재하지 않아 시스템의 내결함성이 높아진다. 또한 확장성이 우수하며, 노드 수가 증가해도 중앙 서버에 대한 통신 병목 현상이 발생하지 않는다.

주요 통신 패턴으로는 All-Reduce 연산이 널리 사용된다. 특히 Ring-AllReduce 알고리즘은 노드들을 논리적 링 형태로 연결하여, 각 노드가 이웃 노드에게 데이터를 전달하는 방식으로 전체 평균을 계산한다. 이는 대역폭을 효율적으로 사용하며 통신 비용이 노드 수에 선형적으로 증가한다는 장점이 있다. 다른 방식으로는 각 노드가 무작위로 선택된 다른 노드들과 주기적으로 모델을 동기화하는 Gossip 프로토콜 기반의 비동기식 방법도 존재한다.

매개변수 서버 아키텍처와 비교했을 때 피어-투-피어 방식의 장단점은 다음과 같다.

이 아키텍처는 통신 지연과 대역폭 제약을 최소화하기 위해 그래디언트 압축이나 지연된 업데이트 같은 최적화 기법과 결합되어 사용되기도 한다. 분산 딥 러닝 프레임워크인 Horovod는 Ring-AllReduce를 효율적으로 구현한 대표적인 예시이다.

그래디언트 압축은 분산 학습에서 통신 병목 현상을 완화하기 위한 핵심 기법 중 하나이다. 이 기법은 각 워커 노드가 계산한 그래디언트를 전송하기 전에 그 크기를 줄여 네트워크 대역폭 사용량과 통신 지연 시간을 감소시킨다. 압축은 주로 양자화나 희소화 방식을 통해 이루어진다.

양자화는 그래디언트 값을 낮은 정밀도의 비트로 표현하는 방법이다. 예를 들어, 32비트 부동소수점 그래디언트를 8비트 또는 1비트(이진화)로 변환하여 전송한다. 반면, 희소화는 그래디언트 벡터에서 가장 중요한 요소(예: 절댓값이 큰 상위 k%의 값)만을 선택하거나, 무작위로 샘플링하여 나머지 값은 0으로 만들어 전송 데이터량을 줄인다.

이러한 압축은 필연적으로 정보 손실을 동반하므로, 학습의 수렴성에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 많은 연구는 압축으로 인한 오차를 보정하거나, 압축된 그래디언트를 사용해도 최종 모델 정확도가 크게 저하되지 않도록 하는 알고리즘을 개발하는 데 집중한다. 효과적인 그래디언트 압축은 대규모 클러스터나 클라우드 환경에서 분산 학습의 효율성을 크게 향상시킨다.

지연된 업데이트는 분산 학습에서 통신 비용을 줄이기 위해 워커 노드의 그래디언트 계산과 중앙 서버 또는 다른 노드로의 전송을 동기적으로 수행하지 않고, 일정 주기나 조건에 따라 지연시키는 최적화 기법이다. 이 방식은 각 워커가 여러 번의 로컬 업데이트를 수행한 후에만 통신을 발생시켜 네트워크 대역폭 사용량과 통신 지연을 크게 감소시킨다.

주요 구현 방식으로는 로컬 SGD가 대표적이다. 이 방법에서 각 워커는 자신의 로컬 데이터 샘플을 사용하여 여러 번의 확률적 경사 하강법 단계를 독립적으로 수행한다. 그 후, 일정한 통신 주기(예: 10회의 로컬 업데이트마다)가 지나면 각 워커는 축적된 로컬 업데이트를 평균화하거나 중앙 매개변수 서버에 전송하여 글로벌 모델을 동기화한다. 이는 통신 빈도를 낮춤으로써 전체 학습 시간을 단축한다.

그러나 지연된 업데이트는 로컬 업데이트가 진행되는 동안 다른 워커의 최신 정보를 반영하지 못해 모델의 일관성이 떨어질 수 있다. 이로 인해 발생하는 그래디언트의 지연과 편향은 최종 모델의 수렴 속도를 저하시키거나 성능을 약화시킬 위험이 있다. 이를 완화하기 위해 통신 주기를 적응적으로 조절하거나, 로컬 업데이트에 가중치를 부여하는 변형 알고리즘이 연구되었다.

이 기법은 특히 데이터 병렬 처리 환경에서 통신 병목 현상이 심각할 때, 또는 이질적인 하드웨어 환경에서 계산 속도가 다른 노드 간의 효율성을 높이는 데 유용하게 적용된다.

통신 병목 현상은 분산 학습 시스템에서 가장 일반적인 성능 저하 요인이다. 여러 워커 노드가 독립적으로 계산한 그래디언트나 모델 가중치를 주기적으로 동기화해야 하므로, 네트워크 대역폭과 지연 시간이 학습 속도의 주요 제약 조건으로 작용한다. 특히 대규모 모델을 수백 개의 GPU에 걸쳐 학습할 때, 각 반복마다 발생하는 통신 오버헤드는 전체 학습 시간의 상당 부분을 차지할 수 있다.

이 병목 현상은 주로 두 가지 형태로 나타난다. 첫째, 대역폭 제한으로 인해 많은 양의 데이터를 교환하는 데 시간이 오래 걸리는 문제이다. 예를 들어, 수십억 개의 매개변수를 가진 모델의 전체 그래디언트를 교환하는 작업은 네트워크 대역폭을 빠르게 포화시킨다. 둘째, 네트워크 지연으로 인해 많은 노드가 다른 노드의 업데이트를 기다리는 대기 시간이 발생하는 문제이다. 동기식 SGD에서는 가장 느린 노드의 속도에 전체 학습 속도가 맞춰지는 '꼬리 지연' 현상이 대표적이다.

이 문제를 완화하기 위한 여러 기법이 개발되었다. 주요 접근법은 다음과 같다.

그러나 이러한 최적화 기법들은 종종 수렴성 보장과 트레이드오프 관계에 있다. 예를 들어, 과도한 그래디언트 압축이나 긴 지연 업데이트는 학습 과정의 불안정성을 초래하거나 최종 모델 정확도를 떨어뜨릴 수 있다[6]. 따라서 실제 시스템에서는 통신 효율성과 알고리즘의 수렴 안정성 사이의 균형을 찾는 것이 핵심 과제이다.

이질적인 하드웨어 환경은 분산 학습 시스템을 구축하고 운영할 때 발생하는 주요 난제 중 하나이다. 이는 학습에 참여하는 각 노드(예: GPU 서버, 엣지 디바이스)의 계산 성능, 메모리 용량, 네트워크 대역폭, 심지어 전력 공급 상태가 서로 크게 다를 수 있음을 의미한다. 특히 연합 학습과 같이 수천, 수만 개의 클라이언트 장치(스마트폰, IoT 센서 등)가 참여하는 시나리오에서는 이러한 이질성이 극명하게 드러난다.

이질성은 시스템의 효율성과 학습의 수렴 속도에 직접적인 영향을 미친다. 가장 빠른 노드가 가장 느린 노드를 기다려야 하는 스트래글러 문제가 발생하여 전체 학습 시간이 지연될 수 있다. 또한 메모리 제약이 큰 장치는 큰 미니배치 크기나 복잡한 모델을 처리하지 못할 수 있다. 이로 인해 표준적인 동기식 SGD 알고리즘은 비효율적이 되며, 비동기식 SGD나 연합 학습과 같은 비동기 또는 부분 참여 방식을 고려해야 한다.

이러한 문제를 완화하기 위한 여러 기법이 연구되고 적용된다. 한 가지 접근법은 동적 스케줄링을 통해 빠른 노드에게 더 많은 작업을 할당하거나, 느린 노드의 결과를 기다리지 않고 일정 수준의 지연을 허용하는 것이다. 또 다른 방법은 지연된 업데이트나 그래디언트 압축과 같은 통신 최적화 기법을 활용하여 네트워크 대역폭이 낮은 노드의 부담을 줄이는 것이다. 하드웨어 사양에 따라 다른 학습률을 적용하거나, 모델 압축 기술을 사용하여 리소스가 제한된 장치에 맞는 경량화된 모델을 배포하는 전략도 사용된다.

결국, 이질적인 환경에서 효과적인 분산 학습을 위해서는 알고리즘 설계 단계부터 이러한 변동성을 고려한 탄력적 시스템 설계가 필수적이다. 이는 단순한 성능 최적화를 넘어, 다양한 장치가 포용 가능한 포괄적인 AI 시스템을 구축하는 데 핵심적인 요소이다.

분산 학습에서 수렴성 보장은 알고리즘이 중앙 집중식 학습과 유사한 성능으로 최적점에 도달할 수 있음을 보여주는 이론적, 실증적 증명을 의미한다. 핵심적인 도전 과제는 여러 작업자(워커)가 독립적이거나 부분적인 데이터를 바탕으로 계산한 그래디언트를 통합하는 과정에서 발생하는 지연, 오차, 불일치가 최종 모델의 학습 안정성과 정확도에 미치는 영향을 관리하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위한 다양한 접근법이 연구되고 적용된다.

주요 보장 기법은 다음과 같이 분류할 수 있다.

수렴성을 보장하기 위한 이론적 연구는 주로 확률적 경사 하강법의 분산 버전에 집중된다. 분석은 일반적으로 알고리즘이 볼록 함수 최적화 문제에서 글로벌 최적점으로, 비볼록 문제(예: 심층 신경망)에서는 정상점으로 수렴함을 보이는 형태로 이루어진다. 핵심 가정과 증명은 학습률 스케줄링, 그래디언트의 유계성, 그리고 워커 간 데이터 분포의 독립성 등에 의존한다.

실제 응용에서는 이론적 보장과 시스템 효율성 사이의 절충이 필수적이다. 예를 들어, 엄격한 동기식 방식은 수렴을 보장하지만 자원 활용도가 낮을 수 있다. 따라서 최근 연구는 제한된 비동기성이나 압축을 허용하되 이를 수학적으로 제어하여 수렴 속도와 최종 정확도를 보장하는 하이브리드 알고리즘을 개발하는 방향으로 진행된다.