대규모 분산 학습 환경에서 머신러닝 기법을 어떻게 최적화할 수 있을까요?

대규모 분산 학습 최적화 경험은 딥러닝 수업 프로젝트에서 PyTorch DistributedDataParallel(DDP)로 멀티 GPU 학습을 설정하면서 쌓았습니다. 머신러닝 최적화 접근으로는 먼저 데이터 로딩이 GPU 활용률의 병목인지 확인했는데, nvidia-smi로 모니터링하니 GPU가 대부분 I/O를 기다리는 상태였습니다.

DataLoader의 num_workers를 늘리고 pin_memory=True로 설정해서 CPU-GPU 전송 시간을 줄였습니다. 성공 사례로는 이 조정만으로 학습 속도가 1.6배 빨라졌고, 에폭당 시간이 43분에서 27분으로 단축됐습니다. 데이터 처리 방법으로는 이미지 전처리를 오프라인으로 미리 계산해서 캐싱하고, 학습 중 중복 연산을 제거했습니다. 팀 협업으로는 모델 구조 변경은 다른 팀원이 맡고, 제가 학습 파이프라인 최적화를 전담해서 병렬로 진행했습니다. 분산 학습은 병목이 어디 있는지를 먼저 측정하고 나서 최적화하는 것이 순서라고 배웠습니다.