All-Reduce를 쉽게 이해하기

여러 GPU가 함께 하나의 모델을 학습할 때 각 GPU는 자신이 처리한 데이터에서 계산한 결과를 서로 공유해야 합니다. All-Reduce는 이런 집단 통신에서 자주 쓰입니다.

기본 개념

각 GPU가 계산한 값을 합산하거나 평균한 뒤, 그 결과를 모든 GPU가 다시 갖도록 만드는 작업을 All-Reduce라고 합니다.

왜 중요한가

GPU 수가 늘어날수록 계산 능력은 커지지만 통신량도 증가합니다. 통신이 느리면 GPU가 계산을 끝내고도 다음 작업을 기다리게 됩니다.

인프라와의 관계

따라서 대규모 분산학습에서는 GPU 자체 성능만 보는 것이 아니라 GPU 간 연결, NIC, 스위치 패브릭, 통신 라이브러리까지 함께 고려해야 합니다.