273GB/s 인 Nvidia DGX Spark의 메모리 대역폭은 대형 신경망의 훈련 시간을 결정하는 데 중요한 역할을합니다. 다음은 이것이 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대한 자세한 설명입니다.
메모리 대역폭 및 신경망 교육
메모리 대역폭은 GPU 메모리와 처리 장치간에 데이터를 전송할 수있는 속도입니다. 신경망 교육의 맥락에서, 높은 메모리 대역폭은 관련된 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 필수적입니다. 대형 신경망은 메모리와 처리 장치간에 빈번한 데이터 전송이 필요하므로 메모리 대역폭이 충분하지 않은 경우 병목 현상으로 이어질 수 있습니다.
훈련 시간에 영향을 미칩니다
1. 데이터 이동 오버 헤드 : 대형 신경망을 훈련하려면 메모리와 처리 장치 사이의 대형 데이터 세트, 그라디언트 및 중간 계산이 포함됩니다. 메모리 대역폭이 제한되면이 프로세스는 크게 속도가 느려져 전체 교육 시간이 증가 할 수 있습니다. DGX Spark의 273GB/s 대역폭은 상당하지만 여전히 매우 큰 모델로 또는 여러 사용자가 클라우드 환경에서 리소스를 공유 할 때 여전히 도전에 직면 할 수 있습니다 [2] [3].
2. 모델 크기와 복잡성 : 신경망이 크기와 복잡성이 커짐에 따라 성능을 유지하려면 더 많은 메모리와 더 높은 대역폭이 필요합니다. DGX Spark의 대역폭은 중소형 모델에 충분할 수 있지만 HBM3E 메모리가있는 데이터 센터에서 발견 된 것과 같이 더 높은 대역폭이 필요한 매우 큰 모델의 병목 현상이 될 수 있습니다 (예 : DGX GH200에서 최대 1.6TB/s) [7].
3. 혼합 정밀 훈련 : 정밀도 형식을 사용하여 계산을 가속화하기 위해 감소 된 정밀도 훈련과 같은 기술, 계층 간의 부드러운 데이터 흐름을 보장하기 위해 높은 메모리 대역폭을 요구합니다. DGX 스파크는 성능을 향상시킬 수있는 FP4를 지원하지만 메모리 대역폭은 그러한 작업 중에 효율성을 유지하는 데 중요한 요소로 남아 있습니다 [9].
솔루션 및 고려 사항
메모리 대역폭 병목 현상을 완화하기 위해 몇 가지 전략을 사용할 수 있습니다.
-HBM (High Bandwidth Memory) : HBM이 장착 된 GPU를 사용하면 메모리 대역폭이 크게 향상 될 수 있습니다. 그러나 DGX 스파크는 HBM을 사용하지 않으며, 이는 DGX GH200과 같은 시스템에 비해 대역폭을 제한합니다 [2] [7].
- 메모리 최적화 기술 : 그라디언트 축적 및 계층별 메모리 오프 로딩과 같은 기술을 구현하면 대규모 모델의 메모리 발자국이 줄어들어 대역폭 제약 조건을 완화 할 수 있습니다 [2].
- 모델 압축 : 가지 치기 및 양자화와 같은 기술은 메모리 사용량을 감소시켜 대역폭의 긴장을 줄이고 더 빠른 훈련 시간을 허용 할 수 있습니다 [2].
요약하면 DGX Spark는 273GB/s 메모리 대역폭으로 AI 컴퓨팅을위한 강력한 플랫폼을 제공하지만 대역폭이 높은 시스템에 비해 매우 큰 신경망을 훈련시킬 때 제한 사항에 직면 할 수 있습니다. 메모리 사용을 최적화하고 고급 메모리 기술을 활용하면 이러한 과제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
인용 :
[1] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0Von-2A
[2] https://cioinfluence.com/cloud/memory-bandwidth-and-interconnects-bottlenecks-in-ai-training-on-cloud-gpus/
[3] https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/role-gpu-mome-training-large-models
[4] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/dgx-station/368040-dgx-station-r11.pdf
[5] https://semiengineering.com/deep-learning-neural-networks-dremands-on-momory-bandwidth/
[6] https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-dlrm-on-nvidia-gpus/
[7] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/gpu-memory-bandwidth
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previly_digits_has_273gbs_memory/