분산 학습: 대규모 모델 학습을 위한 효율적인 방법 최근 몇 년 동안 인공지능 분야는 엄청난 성장을 거듭하며 모델의 크기와 복잡성이 증가했습니다. 모델의 크기가 커짐에 따라 계산상의 한계로 인해 단일 컴퓨터 노드에서 모델을 훈련하는 것이 어려워졌습니다.
분산 학습은 대규모 모델을 학습하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 여러 컴퓨터 노드에 분산하여 학습을 수행하는 방식입니다. 분산 학습이란 무엇인가요?
분산 학습은 여러 컴퓨터 노드에 학습 워크로드를 분산하여 대규모 모델을 학습하는 방법입니다. 각 노드는 데이터의 하위 집합을 담당하며 동일한 모델을 사용하여 로컬에서 학습을 수행합니다.
그런 다음 모델 매개변수가 모든 노드에서 주기적으로 동기화되어 모든 노드가 학습 중에 동일한 모델 매개변수를 사용하도록 합니다.....
