Multi-GPU 설정은 실질적인 계산 요구를 해결하는 다양한 메커니즘을 통해 더 큰 심도 모델의 성능을 크게 향상시킵니다.
계산 부하 분포가 향상되었습니다
다중 GPU를 사용하는 주요 장점은 계산 부하를 분배하는 능력입니다. 이 병렬 처리는 훈련 및 추론에 필요한 시간을 줄입니다. 이는 DeepSeek-V3의 671 억 매개 변수와 같은 Deepseek 모델의 큰 매개 변수 수를 고려할 때 중요합니다 [1] [6]. 여러 GPU에서 모델을 복제함으로써 각 GPU는 데이터의 일부를 처리하여보다 빠른 계산과보다 효율적인 리소스 활용을 허용합니다.
향상된 메모리 관리
더 큰 모델은 종종 단일 GPU의 메모리 용량을 초과합니다. Multi-GPU 구성을 통해 메모리 집계가 가능하여 일반적으로 단일 GPU가 효과적으로 훈련하기에는 너무 큰 모델을 허용합니다. 이는 가중치와 중간 활성화를 저장하기 위해 상당한 VRAM이 필요하기 때문에 광범위한 파라미터 카운트가있는 모델에 특히 중요합니다 [1] [3]. 데이터 병렬 처리 및 모델 병렬 처리와 같은 기술은 GPU에 데이터와 모델 가중치를 분할하기 위해 사용되므로 성능을 유지하면서 메모리 사용을 관리하는 데 도움이됩니다 [2] [8].
고급 병렬 처리 기술
DeepSeek은 텐서 병렬 처리 및 파이프 라인 병렬 처리와 같은 고급 병렬 처리 전략을 사용합니다. 텐서 병렬 처리는 다른 GPU에 걸쳐 모델 가중치를 분할하는 반면, 파이프 라인 병렬 처리는 GPU의 계산을 비난합니다 [1] [5]. 이러한 방법은 GPU 활용을 극대화하고 계산 중에 유휴 시간을 최소화하여보다 효율적인 교육을 허용합니다. 또한, GPU 간의 데이터 전송 속도를 최적화하기 위해 맞춤형 멀티 GPU 통신 프로토콜이 개발되었으며, 이는 훈련 중에 높은 처리량을 유지하는 데 중요합니다 [2] [6].
최적화 된 교육 효율성
멀티 GPU 설정은 또한 혼합 정밀 훈련과 같은 기술을 통해 개선 된 교육 효율성에 기여하여 모델 정확도를 희생하지 않고 정밀 계산을 낮출 수 있습니다. 이것은 메모리 요구 사항을 줄이고 계산 속도를 높이므로 다중 GPU 환경에서 더 큰 모델을 훈련시키는 것이 가능합니다 [3] [4]. 최적화 된 배치 크기를 사용하면 메모리 사용량을 처리량과 균형을 잡음으로써 성능을 더욱 향상시켜 각 GPU가 최대 전위로 작동하도록합니다 [1] [3].
결론
요약하면, 다중 GPU 구성은 더 큰 심도있는 모델의 계산 및 메모리 요구를 효과적으로 관리하기 위해 필수적입니다. 워크로드를 배포하고, 메모리를 집계하고, 고급 병렬 처리 기술을 활용하고, 교육 프로세스를 최적화함으로써 이러한 설정은 최첨단 AI 모델의 효율적인 교육 및 배포를 가능하게합니다.
인용 :[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[2] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-be-the-actual-cost-of
[3] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[4] https://discuss.huggingface.co/t/what-does-multi-gpu-do-der-hood-bood-bo-to-to-use-it/27999
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+dodomulti-gpu+configurations+improve+ the+ reperformance+ of+i+workloads%3f
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://ai.gopubby.com/multi-gpu-model-training-made-made-easy-with-distributed-data-parallel-parallel-ddp-453ba9f6846e?gi=a737dc56a3e4