Data Parallelism
데이터 병렬성은 대량의 데이터를 여러 프로세서에 나누어 동시에 처리하는 기법이에요. 이 방식은 각 프로세서가 독립적으로 동일한 작업을 수행하도록 하여 처리 속도를 향상시켜요. 주로 머신러닝과 대규모 데이터 분석에 활용돼요.
Parallelism Techniques
병렬화 기술
분산 컴퓨팅에서 병렬 처리 기법은 여러 작업을 동시에 수행하여 처리 속도를 극대화하는 방법이에요. 이를 통해 시스템 자원의 효율성을 높이고 대규모 데이터 처리가 가능해져요. 주요 기술로는 병렬 데이터 처리, 작업 분할 및 분산 알고리즘이 있어요.
하위주제 (5)
Fully Sharded Data Parallel
데이터를 여러 샤드로 나누어 병렬 처리하는 방식이에요. 각 샤드는 독립적으로 계산을 수행해 연산 속도를 높여줘요. 이 접근법은 대규모 데이터셋 처리에 효과적이에요.
Model Parallelism
모델 병렬 처리 방법은 큰 모델을 여러 개의 GPU나 프로세서에 분산하여 학습하는 기법이에요. 이를 통해 메모리 용량을 극복하고 처리 속도를 향상시킬 수 있어요. 각 프로세서가 모델의 서로 다른 파라미터를 담당하여 효율적인 계산을 가능하게 해요.
Tensor Parallelism
텐서 병렬화는 모델의 파라미터를 여러 GPU에 나누어 저장하는 방식이에요. 이는 대규모 모델의 메모리 요구량을 줄이고, 계산 속도를 향상시켜요. 특히, 대규모 딥러닝 모델 학습에 효과적이에요.
Zero Redundancy Optimizer
이러한 최적화 기법은 모델 훈련 중 데이터의 중복을 줄여 효율성을 높여줘요. 이를 통해 더 적은 리소스로 빠른 학습이 가능하게 해줘요. 결과적으로, 대규모 딥러닝 모델 훈련이 용이해져요.