이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대규모 예측 모델 최적화에서 가장 먼저 확인하는 건 계산 병목 구간입니다. 프로파일링 도구로 학습 시간의 70%를 차지하는 레이어를 찾고, 배치 크기 조정과 혼합 정밀도(FP16) 학습을 적용했습니다. 데이터 로딩이 병목일 때는 멀티 워커와 캐싱으로 GPU 유휴 시간을 줄였습니다. 피처 엔지니어링 단계에서는 범주형 변수 인코딩을 배치 밖에서 사전 처리해서 반복 연산을 제거했습니다. 이 경험에서 최적화는 코드보다 어디서 시간이 낭비되는지 먼저 측정하는 것에서 시작한다는 걸 배웠습니다.
최적화는 코드보다 어디서 시간이 낭비되는지 먼저 측정하는 것에서 시작한다는 걸 배웠고, 프로파일링이 최적화의 출발점임을 항상 기억합니다. 병목을 먼저 측정하는 습관이 시간을 낭비하지 않는 최적화의 핵심이라는 걸 이 경험에서 확인했습니다.
대규모 예측 모델의 성능을 높일 때 가장 먼저 접근하는 최적화 방법 중 하나가 하이퍼파라미터 튜닝입니다. 학습률, 배치 크기, 레이어 수, 드롭아웃 비율 같은 파라미터는 모델 구조 자체를 바꾸지 않고도 성능에 큰 영향을 주고, 그리드 서치(Grid Search)보다 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)가 탐색 효율 면에서 유리한 경우가 많습니다.
Optuna가 베이지안 최적화 기반 하이퍼파라미터 탐색 라이브러리로, 이전 실험 결과를 참고해서 다음 실험 범위를 좁혀가는 방식으로 그리드 서치 대비 탐색 횟수를 줄입니다. 모델 성능이 정체될 때 Optuna로 30번 시도 내에 최적 조합을 찾은 경험이 있고, 그리드 서치로 동일 범위를 탐색하면 수백 번이 걸렸을 조합이었습니다. 대규모 모델일수록 한 번의 학습 비용이 크기 때문에, 탐색 횟수를 줄이는 것이 성능 최적화만큼 중요합니다.
좋은 튜닝 전략은 더 많이 시도하는 것이 아니라 더 영리하게 탐색하는 것입니다. 베이지안 하이퍼파라미터 최적화가 대규모 모델에서 활용한 핵심 기법입니다.
대규모 예측 모델을 최적화할 때 단순히 성능만 높이는 것이 아니라 학습 비용과 추론 속도도 같이 고려해야 하는 상황이 자주 생깁니다. 모델이 클수록 단일 GPU에서 학습이 불가능해지고, 데이터 병렬(Data Parallelism)이나 모델 병렬(Model Parallelism) 방식으로 분산 학습 구조를 갖추게 됩니다. 데이터 병렬 학습(DistributedDataParallel)이 배치를 여러 GPU에 나눠서 병렬로 학습시키는 방식이고, PyTorch의 DDP를 통해 통신 오버헤드를 줄이면서 선형에 가까운 속도 향상이 가능합니다.
추론 단계에서는 모델 가중치를 양자화(Quantization)해서 FP32를 INT8로 낮추는 방식으로 메모리 사용량을 줄이고 추론 속도를 높였습니다. 모델 가중치를 줄이는 프루닝(Pruning)과 결합하면 정확도 손실을 최소화하면서 경량화가 가능합니다.
큰 모델은 더 좋은 GPU보다 더 영리한 분산 전략이 필요합니다. 분산 학습 + 양자화 경량화 조합이 대규모 모델 최적화에서 쓴 핵심 기법입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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