이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대규모 분산 학습에서 가장 중요하게 고려하는 건 통신 오버헤드와 수렴 안정성입니다. 여러 GPU에 나눠 학습할 때, 그래디언트를 모으고 배포하는 과정에서 생기는 통신 비용이 학습 속도의 병목이 되는 경우가 자주 생깁니다. 학부 졸업논문에서 분산 학습 실험을 했을 때, AllReduce 방식이 ParameterServer 방식보다 노드 수가 늘어도 오버헤드가 완만하게 증가한다는 걸 확인했습니다. 학습 알고리즘 측면에서는 배치 크기가 커질 때 linear scaling rule을 적용하지 않으면 학습이 불안정해지는 것도 경험했습니다. 효율을 높이기 위해 mixed precision 학습이나 그래디언트 압축 같은 기법을 병행하는 것도 실용적이라고 봅니다.
분산 학습 설계에서 모델 크기가 단일 장치 메모리를 초과할 때 어떻게 나눌 것인가가 첫 번째 판단입니다. 데이터 병렬은 그래디언트 통신이 노드 수에 비례해 증가하고, 모델 병렬은 레이어 간 의존성 때문에 파이프라인을 설계해야 합니다. 졸업 연구에서 두 방식을 혼합한 실험을 했을 때 파이프라인 버블이 전체 학습 시간의 15~20%를 차지한다는 걸 직접 측정했습니다. 버블을 줄이기 위해 마이크로배치 수를 늘리는 방향으로 튜닝했고, mixed precision으로 메모리 대역폭도 확보했습니다. 수렴 안정성에서는 배치 크기가 커질수록 learning rate warm-up 구간이 충분하지 않으면 초반 발산이 잦아지는 것을 경험했습니다.
통신 비용, 메모리 효율, 수렴 속도를 동시에 맞추는 최적점을 찾는 것이 아키텍처 선택의 핵심이었습니다.
대규모 분산 학습에서 기술 선택 못지않게 중요한 것이 장애 복구를 어떻게 설계하느냐입니다. 수십 개 노드로 학습을 돌리면 한 노드가 중단되는 상황이 생각보다 자주 발생합니다. 이를 대비해 체크포인트 저장 주기를 짧게 유지하고, 장애 시 마지막 체크포인트에서 재개하는 구조를 기본으로 설계했습니다. 학습 알고리즘에서는 그래디언트 클리핑을 반드시 적용해 일부 노드의 이상치 그래디언트가 전체 수렴을 흔드는 것을 방지했습니다. 모니터링은 손실 곡선과 그래디언트 노름을 실시간으로 관찰해 수렴 이상을 조기에 잡는 방식을 썼습니다.
AllReduce 방식은 노드 수가 늘어도 통신 오버헤드가 완만하게 증가하는 특성이 있어 수평 확장에 유리했고, 장애 복구까지 설계에 포함돼야 분산 학습이 실용 환경에서 쓸 수 있다는 걸 이 작업에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 크래프톤 AI 리서처 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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