해당 포스팅은 현재 재직중인 회사에 관련이 없고, 개인 역량 개발을 위한 스터디 자료로 활용할 예정입니다.
시리즈의 마지막 편이다. 지금까지 분산 학습의 내용들을 정리해봤다.
그런데 마지막 질문이 남는다.
"이 많은 노드를 어떻게 하나의 학습 잡으로 묶어서 돌리지?"
노드 수십 대에 일일이 SSH로 들어가 EFA를 켜고 FSx를 마운트하고 mpirun을 칠 수는 없다. 프로비저닝·스케줄링·장애 복구를 대신 해주는 오케스트레이션 계층이 필요하다. 이 글에서는 AWS의 세 가지 방식을 비교한다.
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앞의 세 편에서 분산 학습의 두 인프라 병목을 다뤘다. 네트워크(EFA)로 노드 간 통신을 빠르게 하고 스토리지(FSx/EFS/S3)로 데이터 공급을 풀었다. 그런데 막상 학습을 돌리면 이런 상황을 마주한다.
"GPU를 여러 장 붙였는데 왜 기대만큼 안 빨라지지?"
분산 학습에서 성능이 안 나오는 이유는 대부분 한 곳의 병목이다. 문제는 그 한 곳이 컴퓨트(GPU)인지 통신(네트워크·NCCL)인지 데이터(스토리지·로더)인지 눈에 잘 안 보인다는 것. 이 글에서는 그 범인을 가려내는 관측·프로파일링 방법을 다룬다.
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지난 두 편에서 노드 간 네트워크(EFA)를 다뤘다. 빠르게 대화하는 건 해결했는데, 분산 학습에는 또 하나의 큰 질문이 남아 있다.
"그 많은 노드가 학습 데이터와 체크포인트를 어디서 같이 읽고 쓰지?"
노드가 2대일 때는 각 노드에 데이터를 복사해도 되지만, 수십~수백 노드로 스케일하면 그건 불가능하다. 공유 스토리지가 필요하다. AWS에서 선택지는 크게 세 가지다.
이 글에서는 각각의 특성을 분산 학습 관점에서 비교하고, 언제 뭘 쓰면 되는지 정리한다.
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지난 글 일반 InfiniBand vs AWS EFA에서는 EFA가 무엇인지, InfiniBand와 어떻게 다른지를 정리했다. EFA가 빠른 이유(커널 TCP/IP 스택을 우회하는 OS bypass, 패킷을 여러 경로로 분산 전송하는 SRD)까지는 개념으로 짚었다.
그런데 개념을 알았다고 손이 움직이는 건 아니다. "그래서 EFA를 실제로 어떻게 켜고 쓰는데?" 이 글은 그 질문에 답한다. EFA를 켠 인스턴스 2대를 띄우고, 노드 간 통신이 진짜로 EFA를 타는지 확인한 뒤, NCCL 벤치마크로 성능까지 측정하는 과정을 처음부터 끝까지 따라가 본다.
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HPC(High Performance Computing)나 대규모 분산 ML 학습을 하다 보면 노드 간 통신이 병목이 되는 순간이 온다. 수백, 수천 개의 GPU가 매 스텝마다 gradient를 주고받아야 하는데, 일반적인 TCP/IP 스택으로는 latency와 CPU 오버헤드를 감당하기 어렵다. 그래서 등장한 것이 RDMA(Remote Direct Memory Access) 기반의 고성능 인터커넥트이고, 온프레미스 환경에서는 그 대표주자가 InfiniBand다.
그렇다면 클라우드, 특히 AWS에서는 어떻게 할까? AWS는 물리적인 InfiniBand 하드웨어를 노출하지 않는다. 대신 자체적으로 개발한 EFA(Elastic Fabric Adapter) 를 제공한다. 이번 글에서는 일반 InfiniBand와 AWS EFA가 무엇이 같고 무엇이 다른지 정리해보려고 한다.