PyTorch 멀티 GPU 훈련, 어떻게 하면 될까? – 초보자를 위한 완벽 가이드

 

딥러닝 모델을 훈련하다 보면 이런 고민 한 번쯤 해보셨을 겁니다.
"GPU는 여러 개 있는데, 하나만 써서 훈련하니까 너무 느리네… 여러 개 다 써서 빨리 끝낼 순 없을까?"
특히, 모델이 복잡해지고 데이터가 커질수록 훈련 시간은 더 길어지고, 그만큼 답답함도 커집니다.

이럴 때 필요한 게 바로 "멀티 GPU 훈련"입니다.
이번 글에서는 PyTorch에서 멀티 GPU 훈련을 어떻게 설정하는지, 데이터 병렬 처리(Data Parallelism)를 중심으로 쉽게 설명드릴게요.
또한, 멀티 GPU 훈련 시 자주 발생하는 문제와 고려 사항도 함께 짚어드립니다.

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1. 멀티 GPU 훈련이란? 왜 필요한가?

단일 GPU 훈련의 한계

기본적으로 PyTorch에서는 GPU가 여러 개 있어도 하나의 GPU만 사용합니다.
예를 들어, GPU가 4개 있어도 훈련에 사용하는 건 1개뿐입니다.
작은 모델이나 적은 데이터라면 큰 문제가 없지만, 요즘처럼 모델 크기도 크고 데이터도 방대한 경우, 이런 방식은 한계가 있습니다.

• 훈련 시간: 복잡한 모델일수록, 데이터가 많을수록 훈련 시간은 기하급수적으로 늘어납니다.
• 자원 낭비: GPU 여러 개를 두고도 하나만 쓰면 나머지 GPU는 놀고 있게 됩니다.

결국, GPU 여러 대를 동시에 활용해 훈련 시간을 단축하고 자원을 효율적으로 활용하는 방법이 필요합니다.
이게 바로 '멀티 GPU 훈련'입니다.

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2. PyTorch에서 멀티 GPU 훈련하는 방법

데이터 병렬 처리(Data Parallelism)

멀티 GPU 훈련에도 여러 방식이 있지만, 가장 기본적이고 많이 사용하는 방식이 '데이터 병렬 처리'입니다.

개념은 단순합니다.

1. 데이터를 나눠 GPU마다 일부씩 분배합니다.
2. 각 GPU가 자신에게 할당된 데이터를 독립적으로 처리합니다.
3. GPU마다 계산한 결과(파라미터 업데이트)를 모아서 최종적으로 모델을 업데이트합니다.

쉽게 말해, "여러 GPU가 나눠서 일하고, 마지막에 결과만 모은다"라고 생각하면 됩니다.

PyTorch에서 데이터 병렬 처리 구현하기

PyTorch에서는 DataParallel과 DistributedDataParallel 두 가지 방식이 주로 사용됩니다.

1) DataParallel (초보자용, 간단한 방식)

import torch
import torch.nn as nn

model = nn.Linear(10, 1)  # 예제 모델
model = nn.DataParallel(model)  # 멀티 GPU 설정

inputs = torch.randn(64, 10)  # 입력 데이터
outputs = model(inputs)

• 장점: 설정이 매우 간단합니다.
• 단점: 대규모 분산 환경에서는 효율이 떨어질 수 있습니다.

2) DistributedDataParallel (실무용, 추천 방식)

import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

dist.init_process_group('nccl')  # GPU 간 통신 초기화

model = nn.Linear(10, 1).to(torch.device('cuda'))
model = DDP(model, device_ids=[0, 1])

inputs = torch.randn(64, 10).to(torch.device('cuda'))
outputs = model(inputs)

• 장점: 대규모 GPU 클러스터에서도 안정적으로 동작합니다.
• 단점: 설정이 다소 복잡합니다.

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3. 데이터 병렬 처리 외 다른 전략들

멀티 GPU 훈련에는 데이터 병렬 처리 외에도 여러 가지 방식이 있습니다.
훈련 환경과 모델 특성에 맞게 적절한 전략을 선택하는 것이 중요합니다.

1) 모델 병렬 처리(Model Parallelism)

• 큰 모델을 여러 GPU에 나눠서 각 GPU가 모델의 일부만 담당하도록 하는 방식입니다.
• 특히, 메모리에 올라가지 않을 정도로 큰 모델일 때 사용합니다.

2) 파이프라인 병렬 처리(Pipeline Parallelism)

• 모델을 여러 단계로 나누고, 각 GPU가 한 단계씩 담당하는 방식입니다.
• GPU 간 연속적으로 작업이 이어지므로 데이터 흐름이 파이프라인처럼 흘러갑니다.

3) 하이브리드 병렬 처리(Hybrid Parallelism)

• 데이터 병렬 + 모델 병렬을 섞어서 사용하는 방식입니다.
• 대규모 모델과 데이터 모두 처리해야 할 때 사용합니다.

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4. 멀티 GPU 훈련 시 고려 사항 및 주의점

멀티 GPU 훈련이 무조건 빠르고 좋을 것 같지만, 실제로 해보면 생각보다 복병이 많습니다.

1) 동기화 문제

여러 GPU가 동시에 계산하더라도 결과를 모을 때 병목이 생기면 속도가 느려질 수 있습니다.
DistributedDataParallel이 이 부분에서 DataParallel보다 더 효율적입니다.

2) 메모리 부족 현상

모델 크기가 크면 GPU 메모리가 부족해지는 경우가 많습니다.
이럴 때는 배치 사이즈를 줄이거나 모델 병렬화 전략을 고려해야 합니다.

3) 오히려 느려질 때

"GPU 여러 개 썼는데 왜 더 느려지지?"
이런 경우도 흔합니다.
주요 원인은 다음과 같습니다.

• 데이터 로딩이 병목이 되는 경우
• GPU 간 통신에 과부하가 생긴 경우
• 너무 작은 모델에 멀티 GPU를 사용한 경우

이럴 땐 다음과 같이 점검해보세요.

• num_workers 옵션을 조정해 데이터 로딩 속도를 높입니다.
• 모델이 작다면 그냥 단일 GPU로 훈련하는 게 나을 수 있습니다.

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핵심 요약

• 멀티 GPU 훈련은 모델 훈련 속도를 크게 단축하고, 대규모 데이터와 복잡한 모델도 원활히 처리할 수 있게 해줍니다.
• PyTorch에서는 주로 DataParallel(간단)과 DistributedDataParallel(실무용)을 사용합니다.
• 데이터 병렬 처리 외에도 모델 병렬 처리, 파이프라인 병렬 처리 등 상황에 맞는 전략이 필요합니다.
• 멀티 GPU 설정만큼 중요한 것은 데이터 로딩, 동기화 문제 등 병목을 잘 해결하는 것입니다.

기대 효과

• 훈련 시간 단축 → 연구 및 개발 생산성 향상
• 대규모 모델 및 데이터 처리 가능 → 최신 기술 적용 용이
• GPU 자원 활용 극대화 → 비용 대비 성능 최적화

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GPU 여러 개 두고도 하나만 쓰고 계셨나요?
이제 PyTorch에서 멀티 GPU 훈련을 직접 설정해보고, 속도와 효율성에서 확실한 차이를 경험해보세요.
생각보다 어렵지 않습니다. 이번 기회에 딥러닝 훈련 효율을 한 단계 업그레이드해보세요!

https://www.dailydoseofds.com/a-beginner-friendly-guide-to-multi-gpu-model-training/?fbclid=IwY2xjawIaGqNleHRuA2FlbQIxMQABHSdYQNLd_QFGzbx-mSskhFo-DYo5SSas6FgeNhoDnDRhLwnXfppn2yU5Yg_aem_MdERZI3djUFsRAwYaxB1IA

A Beginner-friendly Guide to Multi-GPU Model Training