DeepSpeed ZeRO-Infinity

개요

DeepSpeed ZeRO-Infinity는 마이크로소프트가 오픈소스로 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 학습 프레임워크 DeepSpeed의 최신 확장 기술로, 수조(trillion)-단위 파라미터 모델의 효율적 학습과 추론을 가능하게 하는 메모리 최적화 솔루션입니다. 기존 DeepSpeed ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)의 한계를 극복하고, GPU와 CPU 메모리는 물론 NVMe 저장장치까지 포함한 하이브리드 메모리 계층을 활용함으로써 GPU 메모리 병목을 완화합니다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	DeepSpeed ZeRO-Infinity는 모델 파라미터, 옵티마이저 상태, 활성값(activations)을 GPU/CPU/NVMe 계층으로 분산 저장하여 대규모 모델 학습을 실현하는 기술입니다.
목적	GPU 메모리에 국한되지 않고 전체 시스템 메모리 스택을 활용하여 초대형 모델 학습 가능
필요성	100B+ 이상의 모델은 GPU 메모리만으로 학습이 불가능하기 때문에 새로운 형태의 메모리 활용 전략 필요

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2. 특징

항목	설명	효과
하이브리드 메모리 계층	GPU + CPU + NVMe를 통합한 스토리지 활용	1조+ 파라미터 모델 학습 가능
비동기 데이터 이동	컴퓨팅과 I/O를 병렬로 수행	성능 저하 없이 자원 활용 극대화
옵티마이저/파라미터/활성값 분산화	ZeRO Stage 1~3 전략의 통합 확장	메모리 중복 제거 및 분산 저장

메모리 최적화의 끝판왕으로 불리는 구조입니다.

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3. 구성 및 단계

단계	설명	주요 내용
ZeRO Stage 1	Optimizer State 분산 저장	옵티마이저 상태 GPU 분산 저장
ZeRO Stage 2	+ Gradient 분산	경사 정보까지 분산 관리
ZeRO Stage 3	+ Parameter 분산	모델 파라미터까지 분산 처리
ZeRO-Infinity	+ CPU/NVMe 계층 추가	모든 상태를 GPU 외부로 이동 가능

ZeRO-Infinity는 기존 ZeRO의 확장 버전으로, 최대 메모리 효율을 제공합니다.

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4. 기술 요소 및 연계 도구

기술 요소	설명	관련 도구
Offloading Engine	GPU 외부 메모리로 데이터 자동 이동	DeepSpeed Runtime, PyTorch 지원
Asynchronous Prefetch	연산 중 다음 단계 데이터 사전 로딩	NVMe → CPU → GPU 단계적 이동
Checkpoint Sharding	학습 상태 저장을 블록 단위 분산화	ZeRO Offload Checkpointing
NVMe-aware Optimizer	I/O 병목 없는 옵티마이저 설계	Adam, Adagrad for ZeRO-Infinity

DeepSpeed는 PyTorch 기반으로 사용되며, 모델 병렬화 기술과 함께 동작합니다.

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5. 장점 및 이점

항목	설명	기대 효과
모델 확장성 극대화	100B ~ 1T+ 파라미터도 학습 가능	GPT-3 이상 모델 학습 실현
GPU 요구량 감소	저사양 환경에서도 초대형 모델 실험 가능	비용 절감 및 접근성 향상
효율적 자원 분배	전체 시스템 자원을 활용	메모리 병목 해결
높은 재현성 및 안정성	데이터 이동 순서와 상태 저장 자동 관리	대규모 학습 실패율 감소

8 GPU로 1조 파라미터 학습이 가능한 구조를 제공합니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	활용 분야	고려사항
초대형 언어모델 훈련	GPT-3, BLOOM, OPT 훈련	오프로드 속도 및 NVMe 성능 확인 필요
중소 연구소/학교	클러스터 환경에서 대규모 모델 실험	리소스 제한 상황에 최적화
기업 R&D	비용 효율적 AI 모델 학습 파이프라인	GPU 수요 대비 데이터 병렬성 조율
분산 훈련 인프라	ZeRO + 모델 병렬화(Megatron 등) 통합	복잡한 통신 설계 병행 필요

대규모 학습에 NVMe 성능, I/O 레이턴시가 중요한 변수로 작용합니다.

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7. 결론

DeepSpeed ZeRO-Infinity는 메모리 제약으로 인해 훈련이 어려웠던 초대형 언어 모델을 누구나 실험하고 학습할 수 있도록 해주는 게임 체인저입니다. GPU 중심의 학습 한계를 넘어서 CPU, 디스크까지 자원 활용을 확장함으로써 연구 및 산업 현장에서의 효율성과 확장성을 극대화합니다. 앞으로 AI 훈련 인프라의 핵심 요소로 ZeRO-Infinity는 더욱 중요한 위치를 차지할 것입니다.