대규모 언어 모델 훈련의 혁신: WLB-LLM의 등장

본 기사는 중국 연구진이 개발한 WLB-LLM이라는 새로운 4D 병렬 처리 방식을 소개합니다. WLB-LLM은 기존 LLM 훈련의 작업 부하 불균형 문제를 해결하여 평균 1.23배의 속도 향상을 달성했습니다. 이는 LLM 훈련의 효율성을 크게 높이고 AI 기술 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

최근, 중국 연구진(Zheng Wang 외 11명)이 발표한 논문 "WLB-LLM: Workload-Balanced 4D Parallelism for Large Language Model Training" 은 거대 언어 모델(LLM) 훈련의 속도를 획기적으로 향상시킬 가능성을 제시했습니다. 이 연구는 기존 LLM 훈련에서 발생하는 작업 부하 불균형 문제를 정확히 분석하고, 이를 해결하기 위한 새로운 4D 병렬 처리 방식인 'WLB-LLM'을 제안합니다.

LLM 훈련의 병렬 처리, 과연 완벽한가?

LLM 훈련은 막대한 계산 자원을 필요로 하기 때문에 병렬 처리가 필수적입니다. 하지만 기존의 병렬 처리 방식은 파이프라인 병렬 처리와 컨텍스트 병렬 처리 단계에서 작업 부하의 불균형 문제를 안고 있었습니다. 이는 일부 프로세서가 과부하되는 반면 다른 프로세서는 놀고 있는 상황을 초래하여 전체 훈련 속도를 저하시키는 주요 원인이었습니다.

WLB-LLM: 균형 잡힌 힘, 4D 병렬 처리의 새로운 지평

WLB-LLM은 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지 핵심 전략을 도입합니다. 첫째, 파이프라인 병렬 처리 단계에서 작업 부하를 인식하는 가변 길이 문서 패킹(variable-length document packing) 방법을 사용하여 마이크로 배치 간의 계산 및 통신 부하를 균형 있게 분배합니다. 둘째, 컨텍스트 병렬 처리 단계에서는 새로운 세분화된 문서 단위 분할(fine-grained per-document sharding) 전략을 통해 각 작업자가 동일한 작업 부하를 처리하도록 합니다. 마치 잘 짜여진 오케스트라처럼, 모든 프로세서가 조화롭게 협력하여 최고의 성능을 발휘하도록 설계된 것입니다.

실험 결과: 1.23배의 속도 향상!

다양한 규모의 모델에 대한 포괄적인 실험 결과, WLB-LLM은 4D 병렬 처리 LLM 훈련 중 작업 부하 불균형을 크게 완화하고, 연구팀의 내부 LLM 훈련 프레임워크에 적용했을 때 평균 1.23배의 속도 향상을 달성했습니다. 이는 LLM 훈련의 효율성을 획기적으로 높일 수 있는 중요한 발견입니다.

미래를 향한 전망

WLB-LLM의 등장은 LLM 훈련의 새로운 시대를 열었습니다. 앞으로 더욱 발전된 병렬 처리 기술과 함께, 더욱 크고 복잡한 LLM을 더 빠르고 효율적으로 훈련할 수 있는 길이 열릴 것으로 기대됩니다. 이를 통해 더욱 강력하고 혁신적인 AI 애플리케이션의 개발이 가속화될 것으로 예상됩니다.