ITPE * JackerLab

개요Pipeline Parallelism(PP)은 대규모 딥러닝 모델을 여러 GPU 장치 또는 노드에 단계별로 분할하여 학습하는 병렬화 기법이다. 각 GPU가 서로 다른 Layer 또는 Block을 담당하며, 입력 데이터가 파이프라인처럼 순차적으로 흐르도록 구성된다. 이 방식은 GPU 메모리 한계를 극복하고, 모델 학습 속도를 높이는 핵심 기술로 사용된다.1. 개념 및 정의PP는 모델의 Layer 단위를 여러 장비로 나누어 병렬 처리하는 구조로, 하나의 미니배치가 여러 Stage를 순차적으로 통과한다. 각 Stage는 특정 Layer 그룹을 담당하며, 전 단계의 출력을 받아 다음 단계로 전달한다.예를 들어, 48개의 Transformer Layer를 가진 모델을 4개의 GPU에 나누면, 각 GPU가 12..

개요Tensor Parallelism(TP)은 대규모 신경망 학습 시 하나의 연산(예: 행렬 곱셈)을 여러 GPU로 나누어 처리하는 **모델 병렬화(Model Parallelism)**의 한 형태이다. TP는 특히 GPT, BERT, LLaMA와 같은 초거대 언어 모델(LLM) 학습에서 핵심 역할을 하며, GPU 메모리 한계를 극복하고 연산 속도를 향상시키기 위해 사용된다.1. 개념 및 정의Tensor Parallelism은 **단일 Layer 내의 텐서 연산을 여러 GPU로 분할(distribute)**하여 계산을 병렬화하는 기법이다. 예를 들어, 거대한 Weight Matrix(W ∈ R^{m×n})를 여러 GPU에 나누어 분할 저장하고, 입력 벡터에 대한 연산을 분산 수행한 후 결과를 통합(Gath..

개요ColPali(Collaborative Parallel Learning)는 최신 인공지능 학습 구조 중 하나로, **대규모 모델의 병렬 학습과 협업 학습(Collaborative Learning)**을 결합하여 효율적인 분산 트레이닝을 구현하는 기법이다. 이 방식은 여러 GPU/노드가 독립적으로 학습하면서도 상호 정보를 공유해, 성능과 학습 안정성을 동시에 확보할 수 있다.ColPali는 기존의 Data Parallelism 및 Model Parallelism 한계를 극복하고, 각 학습 노드 간 협업적 업데이트를 통해 더 빠르고 효율적인 학습을 지원한다.1. 개념 및 정의ColPali는 이름 그대로 Collaborative(협업적) + Parallel(병렬적) 학습 개념을 결합한 프레임워크다. 각 노..

개요GaLore(Gradient Low-Rank Adaptation)는 2024년 제안된 대규모 언어 모델(LLM) 및 딥러닝 모델의 학습 효율화 기술로, GPU 메모리 사용량을 크게 줄이면서도 기존 성능을 유지하거나 개선하는 저랭크(低秩) 기반 적응 학습(Low-Rank Adaptation) 방법이다. LoRA(Low-Rank Adaptation)의 발전형으로, 학습 중 **Gradient(기울기)**에 저랭크 근사(Low-Rank Approximation)를 적용해 메모리 및 계산 효율을 동시에 확보한다.1. 개념 및 정의GaLore는 모델 학습 단계에서 Gradient 행렬을 저랭크(Low-Rank) 형태로 분해하여, 학습 시 필요한 메모리 사용량과 연산량을 줄이는 방법이다. 이는 기존 LoRA가 ..

개요Fine Data는 인공지능과 데이터 과학에서 사용되는 개념으로, 잡음이 적고 정제된 고품질 데이터를 의미합니다. 이는 단순히 양이 많은 빅데이터(Big Data)와는 다르게, 정확도, 정합성, 도메인 적합성, 라벨 품질 등에서 높은 수준의 정밀도를 갖춘 데이터셋을 지칭합니다. 특히 고도화된 AI 학습, 정밀 예측, 보안/의료/금융 등 민감 영역에서 Fine Data는 성공의 핵심 요소로 작용합니다.1. 개념 및 정의Fine Data는 데이터 수집, 정제, 라벨링, 검증까지의 모든 과정에서 품질 관리가 철저히 이루어진 데이터셋을 의미합니다. 이는 다음과 같은 속성을 포함합니다:정확성(Accuracy): 오차 및 왜곡이 최소화된 데이터정밀성(Precision): 필요 정보만을 포함하며 중복이나 불필요 ..