AI/NVIDIA

전통적인 AllReduce 계산 (Traditional AllReduce Calculation)

zeah 2025. 2. 23. 15:18
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멀티-GPU 환경에서 AllReduce 연산이 어떻게 수행되는지를 설명하는 NVIDIA의 개념도입니다.
특히, NCCL(NVIDIA Collective Communications Library) AllReduce를 활용한 그래디언트 동기화 과정을 시각적으로 나타내고 있습니다.

1. AI 학습에서 AllReduce의 필요성

✅ (1) 데이터 병렬 학습 (Data Parallelism)

  • 데이터를 여러 GPU에 분산하여 처리하는 방식
  • 같은 신경망(모델)을 복사하여 여러 GPU에서 학습 진행
  • 각 GPU는 입력 배치(batch)를 나누어 계산 후 그래디언트를 계산
    • 예: 256개의 이미지를 4개의 GPU가 학습하면, 각 GPU는 64개의 이미지를 처리

✅ (2) 그래디언트 동기화 필요성

  • 각 GPU는 서로 다른 배치를 학습하므로 개별적인 그래디언트(Local Gradients)를 계산
  • 그러나 모델이 동일한 방향으로 학습되도록 모든 GPU가 같은 그래디언트 업데이트를 적용해야 함
  • 이를 위해 모든 GPU의 그래디언트를 합산(Sum)하여 동기화하는 과정이 필요 → AllReduce 수행

2. AllReduce 연산 단계

AllReduce는 세 가지 주요 단계로 이루어집니다.

✅ (1) 로컬 그래디언트 계산 (Local Gradients Calculation)

  • 각 GPU는 자신이 처리한 배치에 대한 그래디언트 계산
  • 개별 GPU는 아직 다른 GPU의 그래디언트 정보를 모름
  • 따라서 각 GPU가 계산한 그래디언트를 다른 GPU와 공유해야 함

✅ (2) NCCL AllReduce 실행

NVIDIA의 NCCL(NVIDIA Collective Communications Library)은 GPU 간 고속 통신을 수행하는 라이브러리로, 다음 단계를 통해 AllReduce를 실행합니다.

📌 Step 1: 그래디언트 교환 (Exchange Partial Local Gradients)

  • 각 GPU는 자신이 계산한 로컬 그래디언트를 부분적으로 다른 GPU와 공유
  • 이 과정에서 통신이 발생하며, 데이터가 서로 전달됨
  • 데이터 전송이 비효율적이면 통신 병목(Bottleneck)이 발생할 수 있음

📌 Step 2: 그래디언트 합산 (Reduce - Sum Partials)

  • 모든 GPU의 그래디언트를 합산하여 전체 모델의 최종 그래디언트를 계산
  • NCCL AllReduce는 이 과정을 고속으로 수행하도록 최적화됨
  • 그래디언트 합산 과정은 GPU 내부의 NVLink 및 NVSwitch를 활용하여 병렬 연산 가능

📌 Step 3: 합산된 그래디언트 브로드캐스트 (Broadcast Reduced Partials)

  • 계산된 최종 그래디언트 값을 모든 GPU에 다시 전달
  • 모든 GPU는 동일한 그래디언트 값을 가지게 됨
    → 이렇게 하면 모든 GPU가 동일한 모델 업데이트를 적용 가능

✅ (3) 동기화된 그래디언트를 적용하여 모델 업데이트

  • AllReduce 연산이 끝나면 모든 GPU가 동일한 그래디언트를 적용하여 파라미터 업데이트
  • 이후 다음 배치를 학습할 때, 모든 GPU가 동일한 모델을 사용

3. 전통적인 AllReduce 방식의 문제점

기존 AllReduce 방식에는 몇 가지 문제점이 있습니다.

문제점설명

통신 병목 모든 GPU가 동시에 그래디언트를 교환하면 대역폭 부족 및 지연 발생
스케일 확장 한계 GPU 개수가 많아질수록 AllReduce 수행 시간이 증가
메모리 사용량 증가 모든 GPU가 동일한 데이터를 공유해야 하므로 메모리 사용량이 증가

4. NVIDIA의 AllReduce 최적화 방법

NVIDIA는 NVLink, NVSwitch, NCCL을 활용하여 기존 AllReduce 방식의 문제점을 해결합니다.

최적화 기법설명

NVLink PCIe 대비 10배 빠른 GPU 간 직접 데이터 전송
NVSwitch 다중 NVLink를 연결하여 수십 개의 GPU가 병목 없이 통신 가능
SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) NVSwitch가 AllReduce 연산 일부를 수행하여 GPU 부담 감소
NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) AllReduce 통신을 최적화하여 효율적 데이터 동기화 지원

5. 결론

  • AllReduce는 멀티-GPU AI 학습에서 필수적인 연산으로, 모든 GPU가 동일한 모델을 업데이트하도록 함
  • 전통적인 AllReduce 방식은 GPU 간 통신 병목이 발생할 수 있지만, NVIDIA의 NVLink, NVSwitch, SHARP 등을 활용하면 이를 최적화 가능
  • 최신 DGX H100 및 NVLink 4 기반 시스템에서는 기존 AllReduce 대비 최대 2~3배 빠른 데이터 동기화 가능

👉 즉, AllReduce는 AI 학습에서 매우 중요한 요소이며, NVIDIA의 최신 기술을 활용하면 기존 방식의 한계를 극복하고 더욱 빠르게 수행할 수 있습니다. 🚀

 

단순히 그래디언트를 합산(Sum)하는 것만으로는 정확한 모델 업데이트가 이루어지지 않습니다.
올바른 모델 업데이트를 위해서는 평균(Averaging) 또는 정규화(Normalization) 과정이 필요합니다.
그래디언트 동기화 방식과 수학적 의미를 자세히 설명하겠습니다.

1. AllReduce에서 그래디언트 합산의 수학적 의미

멀티-GPU 환경에서 데이터 병렬(Data Parallelism)을 사용하면, 각 GPU는 서로 다른 데이터 배치를 학습하며 개별적인 그래디언트(Local Gradients)를 계산합니다.
그러나 모델이 동일한 방향으로 학습되도록 모든 GPU가 같은 그래디언트 업데이트를 적용해야 하므로, AllReduce 연산을 사용하여 그래디언트를 공유합니다.

✅ (1) 단순한 그래디언트 합산 (Summation)

각 GPU에서 계산된 그래디언트를 단순 합산하면 다음과 같습니다.

gtotal=g1+g2+⋯+gng_{\text{total}} = g_1 + g_2 + \dots + g_n

여기서,

  • gig_i는 ii번째 GPU에서 계산된 그래디언트
  • nn은 GPU 개수
  • gtotalg_{\text{total}}은 합산된 그래디언트

그러나 단순 합산을 적용하면, GPU 개수가 증가할수록 그래디언트 크기가 커지고, 학습이 불안정해질 수 있음
즉, 학습률(Learning Rate)을 자동으로 증가시키는 효과가 발생 → 잘못된 모델 업데이트 가능성 존재

✅ (2) 평균 그래디언트 적용 (Averaging)

올바른 모델 업데이트를 위해서는 GPU 개수로 나눈 평균 그래디언트(Averaging)를 사용해야 합니다.

gavg=1n∑i=1ngig_{\text{avg}} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} g_i

즉, 각 GPU가 계산한 그래디언트를 전체 GPU 개수로 나눈 평균값을 사용하면 모델 업데이트가 정확하게 이루어집니다.

이 방식을 적용하면 멀티-GPU 학습에서도 단일 GPU와 동일한 학습 효과를 얻을 수 있습니다.

NVIDIA의 NCCL AllReduce는 기본적으로 평균(Averaging) 적용을 지원하며, PyTorch 및 TensorFlow에서도 올바른 AllReduce 구현을 위해 Averaging을 수행합니다.

2. 그래디언트 합산 후 업데이트 공식

멀티-GPU 학습에서 올바른 모델 업데이트를 위한 수학적 공식은 다음과 같습니다.

θt+1=θt−ηgavg\theta_{t+1} = \theta_t - \eta g_{\text{avg}}

여기서,

  • θt\theta_t = 현재 모델의 가중치
  • η\eta = 학습률(Learning Rate)
  • gavgg_{\text{avg}} = 평균 그래디언트 (AllReduce로 동기화된 값)
  • θt+1\theta_{t+1} = 업데이트된 가중치

즉, 단순 합산이 아니라, 평균을 사용하여 가중치를 업데이트해야 모델이 올바르게 학습됩니다.

3. 단순 합산과 평균 적용의 차이

방식그래디언트 동기화 수식결과

단순 합산 (Summation) gtotal=g1+g2+...+gng_{\text{total}} = g_1 + g_2 + ... + g_n 그래디언트 크기가 커져 학습률이 증가하는 부작용 발생
평균 적용 (Averaging) gavg=1n∑i=1ngig_{\text{avg}} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} g_i 멀티-GPU에서도 단일 GPU와 동일한 학습 효과 유지

4. 결론

  • AllReduce에서 그래디언트를 단순히 합산하면 학습이 불안정해질 수 있음
  • 그래디언트를 평균(Averaging) 내서 업데이트해야 GPU 개수와 상관없이 일관된 학습 가능
  • NVIDIA NCCL, PyTorch, TensorFlow 등에서는 자동으로 평균을 적용하여 AllReduce 연산 수행

👉 즉, 단순히 그래디언트를 합산하는 것이 아니라, GPU 개수로 나누어 평균을 내야 올바른 모델 업데이트가 이루어집니다. 🚀

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