혁신적인 분산 학습 알고리즘 FRAIN: 속도와 안정성을 잡다

박상현, 문수목 박사 연구팀이 개발한 FRAIN은 FastSync와 SLERP 전략을 통해 비동기 분산 학습의 속도와 안정성 문제를 해결, 기존 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보였습니다.

FRAIN: 속도와 안정성을 모두 잡은 혁신적인 분산 학습 알고리즘

최근 분산 환경에서의 머신러닝 모델 학습에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 특히 연합 학습(Federated Learning, FL) 은 개별 기기의 데이터를 서버에 직접 전송하지 않고 모델만 공유하여 개인정보 보호 문제를 해결하는 유용한 방법으로 주목받고 있습니다. 하지만 기존의 연합 학습 방법들은 속도 저하 및 데이터 불균형, 악성 노드 등의 문제점을 안고 있었습니다.

박상현 박사와 문수목 박사 연구팀이 개발한 FRAIN (Fast-and-Reliable AI Network) 은 이러한 문제점들을 해결하기 위한 획기적인 해결책을 제시합니다. FRAIN은 기존의 동기식 방법(FedAvg)의 속도 저하 문제와 비동기식 방법(FedAsync)의 모델 발산 문제를 동시에 해결하는 혁신적인 비동기 연합 학습 알고리즘입니다.

FRAIN의 핵심은 두 가지 전략에 있습니다.

• FastSync 전략: 과거 모델 버전을 재실행할 필요 없이 새로운 참여자나 비정기적인 참여자도 효율적으로 글로벌 모델을 근사할 수 있도록 합니다. 이는 학습 속도를 크게 향상시키는 데 기여합니다. 이는 마치 끊임없이 변화하는 시장에서 최신 트렌드를 빠르게 반영하는 것과 같습니다.
• SLERP(Spherical Linear Interpolation) 활용: 파라미터 병합 과정에서 SLERP를 사용하여 모델의 방향을 유지하고, 서로 다른 지역 학습으로 인한 파괴적인 간섭을 줄입니다. 이는 마치 배가 항해 중 폭풍우를 만났을 때, 방향을 잃지 않고 목표 지점을 향해 나아가는 것과 같습니다.

CNN 이미지 분류 모델과 Transformer 기반 언어 모델을 이용한 실험 결과, FRAIN은 FedAvg, FedAsync, BRAIN 등 기존의 연합 학습 알고리즘보다 비균일 데이터 분포, 네트워크 지연, 악성 노드 존재 등의 극한 환경에서도 훨씬 더 안정적이고 견고한 수렴 성능을 보였습니다. 이는 FRAIN이 실제 세계의 다양하고 복잡한 분산 학습 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있음을 의미합니다.

결론적으로 FRAIN은 속도와 안정성이라는 두 마리 토끼를 모두 잡은 획기적인 분산 학습 알고리즘으로, 향후 다양한 분야에서의 응용이 기대됩니다. 연구팀의 이러한 성과는 분산 학습 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 예상되며, 앞으로 더욱 발전된 연합 학습 기술의 개발을 위한 중요한 이정표가 될 것입니다.