핵심 요약
구글이 Pathways를 통해 대규모 모델 학습을 위한 단일 컨트롤러 분산 학습 시스템의 아키텍처와 작동 원리를 소개했습니다.
구현 방법
- 단일 컨트롤러 분산 학습 시스템으로 다중 가속기 그룹 간 계산을 전역 데이터플로우 그래프로 조정
- 비동기 디스패치와 중앙 스케줄러를 활용해 하드웨어 활용률을 극대화하고 복잡한 워크로드에서 데드락을 방지
- 가상 디바이스를 통해 모델 정의를 물리적 하드웨어로부터 분리해 복잡한 학습 아키텍처의 확장성과 유연성 확보
- 강화 학습과 같은 동적 워크로드도 원활히 처리하는 구조
주요 결과
- 하드웨어 활용률 극대화 및 데드락 방지
- 가상 디바이스 도입으로 학습 아키텍처의 확장성과 유연성 향상
- 동적 워크로드를 효과적으로 처리하는 실행 모델의 지원
