GSPMD: General and Scalable Parallelization for ML Computation Graphs

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Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘

A :

논문의 강점과 독창적인 지점

1. 강점

  1. 일반화된 병렬화 시스템:
    • GSPMD는 다양한 병렬화 패턴(데이터 병렬화, 모델 병렬화, 파이프라인 병렬화)을 단일 프레임워크로 통합하여 모든 유형의 머신러닝 모델에서 사용할 수 있음.
    • 사용자 주석(annotation)을 최소화하면서 모델을 대규모 장치 클러스터로 확장 가능.
  2. 자동 샤딩 및 최적화:
    • GSPMD는 XLA 컴파일러를 확장하여 사용자 주석을 기반으로 텐서를 샤딩하고 자동으로 최적의 통신 및 메모리 전략을 생성.
    • 복잡한 모델(예: Transformer)에서도 최소한의 주석으로 효율적인 병렬화를 지원.
  3. 확장성과 효율성:
    • 1조 개 파라미터를 가진 모델을 2048 TPU 코어에서 효율적으로 학습 가능.
    • FLOPS 활용률: 54%~62%로 높은 연산 효율성을 달성.
  4. 다양한 도메인 지원:
    • 언어 모델, 이미지 모델, 음성 모델을 포함한 여러 도메인에서 효과적으로 활용됨.
    • 텐서의 다양한 차원을 병렬화할 수 있는 기능(예: 이미지의 공간적 차원 샤딩).

2. 독창적인 지점

  1. SPMD 기반 샤딩:
    • SPMD(Single Program Multiple Data) 접근법을 사용하여 모든 장치에서 동일한 프로그램을 실행하고, 데이터 샤딩을 통해 병렬화.
    • 기존 MPMD(Multiple Program Multiple Data) 방식보다 컴파일 시간과 복잡도가 낮음.
  2. 부분 타일링(Partially Tiled Sharding):
    • 텐서를 일부는 복제하고, 일부는 샤딩하는 복합적인 방식 제공.
    • 다양한 병렬화 패턴을 결합할 수 있음.
  3. 직관적인 샤딩 완료:
    • 사용자가 일부 텐서에만 주석을 추가하면, GSPMD가 나머지 샤딩을 자동으로 완성.
    • 병렬화의 직관성과 사용성을 대폭 개선.
  4. 다중 패턴 결합:
    • 데이터 병렬화와 모델 병렬화를 단일 레이어 또는 전체 모델에서 혼합 가능.
    • 파이프라인 병렬화와도 결합 가능.

핵심 알고리즘: GSPMD를 활용한 샤딩 및 병렬화

1. 입력 예시

  • 입력 텐서:
    • Transformer 입력 텐서 크기: ([B, S, M])
      • (B): 배치 크기, (S): 시퀀스 길이, (M): 모델 차원.

2. 알고리즘 처리 과정

  1. 사용자 주석:
    • 사용자가 특정 텐서에 주석 추가: 
      tensor = mesh_split(tensor, device_mesh, [0, -1, 1])
      • 텐서의 첫 번째 차원((B))은 첫 번째 장치 메쉬 차원에 매핑.
      • 마지막 차원((M))은 두 번째 메쉬 차원에 매핑.
  2. 자동 샤딩 완료:
    • 주석되지 않은 텐서는 GSPMD가 자동으로 샤딩을 완료:
      • 예: ([B, S, M]) → ([b, S, m]), 여기서 (b = B/X), (m = M/Y).
  3. 텐서 병렬화:
    • Einsum 연산을 통해 모델 연산 수행:
      • 예: (O = \text{Einsum}(“BSM, MND -> BSND”)).
    • GSPMD는 데이터와 가중치 텐서를 병렬화:
      • 입력 텐서는 배치 차원((B))에서 데이터 병렬화.
      • 가중치 텐서는 모델 차원((M))에서 샤딩.
  4. 통신 최적화:
    • 각 장치 간 데이터 이동 최소화:
      • 예: AllReduce 및 AllGather를 사용해 결과 병합.

논문의 한계점

  1. 하드웨어 의존성:
    • TPU와 같은 고성능 하드웨어에서 최적화됨. GPU 또는 범용 하드웨어에서는 성능 보장이 어려움.
  2. 초기 설정 복잡성:
    • 대규모 모델에서 최적의 주석 설정을 찾는 것은 여전히 엔지니어링 노력이 필요.
  3. 통신 오버헤드:
    • AllToAll 및 AllGather 통신으로 인해 대규모 장치에서 통신 병목 가능성.
  4. 다양한 모델 적용성:
    • NLP와 같은 특정 도메인에서 잘 작동하지만, 다른 도메인(예: 비전, 강화 학습)으로 확장하려면 추가 연구 필요.

결론

GSPMD는 다양한 병렬화 패턴을 통합하고, 최소한의 사용자 주석으로 대규모 모델을 효율적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 이 논문은 SPMD 기반 샤딩, 자동 샤딩 완료, 다중 패턴 결합과 같은 혁신적인 기법을 통해 머신러닝 모델의 확장성과 효율성을 크게 향상시켰습니다. 그러나 GPU와 같은 범용 하드웨어에 대한 지원 및 통신 오버헤드 문제를 해결하기 위한 추가 연구가 필요합니다.

Q : 논문의 핵심알고리즘을 예시를 들어 아주 자세하게 설명해주고 정리해 줘

A :

논문의 핵심 알고리즘: GSPMD(Giant Single Program Multiple Data)

GSPMD는 대규모 머신러닝 모델을 효율적으로 병렬화하고 샤딩하기 위한 일반화된 프레임워크입니다. 텐서의 샤딩(annotation)을 기반으로 자동화된 병렬화를 수행하며, 다양한 병렬화 패턴(데이터 병렬화, 모델 병렬화 등)을 조합하여 대규모 컴퓨팅 환경에서 높은 효율성을 제공합니다.

핵심 개념

  1. 샤딩 방식:
    • Replicated: 모든 장치에 데이터 전체를 복제.
    • Tiled: 데이터를 특정 차원에서 분할해 장치 간 분배.
    • Partially Tiled: 데이터의 일부는 복제, 일부는 샤딩.
  2. SPMD(Single Program Multiple Data):
    • 모든 장치가 동일한 프로그램을 실행하며, 데이터만 서로 다른 부분을 처리.
    • 각 장치 간 통신은 XLA의 통신 연산(AllReduce, AllGather, AllToAll 등)을 사용해 자동으로 관리.
  3. 자동 샤딩 완료:
    • 사용자가 일부 텐서에만 샤딩 주석을 추가하면, 나머지 텐서의 샤딩은 GSPMD가 자동으로 결정.

예시 입력과 알고리즘 과정

1. 모델 예시: Transformer 레이어

Transformer 레이어는 Attention과 Feedforward로 구성됩니다. 이를 GSPMD로 샤딩하고 병렬화하는 과정을 살펴보겠습니다.

  • 입력 텐서:
    • ([B, S, M]): 배치 크기 (B), 시퀀스 길이 (S), 모델 차원 (M).
  • 가중치 텐서:
    • ([M, H]): 모델 차원 (M), 히든 차원 (H).

2. 샤딩 설정

  1. 사용자 주석:
    • 입력 텐서와 가중치 텐서에 주석 추가: 
      input_tensor = mesh_split(input_tensor, device_mesh, [0, -1, 1])
weight_tensor = mesh_split(weight_tensor, device_mesh, [-1, 1])
      • (B): 첫 번째 장치 메쉬 차원(X)에 매핑 → 데이터 병렬화.
      • (M): 두 번째 메쉬 차원(Y)에 매핑 → 모델 병렬화.
  2. 자동 샤딩 완료:
    • 출력 텐서의 샤딩은 GSPMD가 자동으로 결정: [ output_tensor = mesh_split(output_tensor, device_mesh, [0, 1]) ]

3. 연산 과정

  1. Attention 연산:
    • Attention 연산은 (\text{Einsum}(“BSM, MND -> BSND”))로 표현 가능.
    • GSPMD는 다음과 같이 병렬화:
      • 입력 텐서 ([B, S, M]): 배치((B))에서 데이터 병렬화, 모델 차원((M))에서 모델 병렬화.
      • 가중치 텐서 ([M, N, D]): 모델 차원((M))에서 샤딩.
      • 출력 텐서 ([B, S, N, D]): ([B), (S)]에서 데이터 병렬화, ([N, D])에서 모델 병렬화.
  2. Feedforward 연산:
    • Feedforward는 (\text{Einsum}(“BSM, MH -> BSH”))로 표현 가능.
    • GSPMD는 가중치와 출력 텐서를 병렬화:
      • 입력 ([B, S, M]): 배치와 모델 차원에서 병렬화.
      • 가중치 ([M, H]): 모델 차원에서 샤딩.
      • 출력 ([B, S, H]): 병렬화된 차원을 유지.

4. 통신 및 최적화

  1. AllReduce 및 AllGather:
    • Attention에서 샤딩된 차원 간 데이터 결합 시 AllReduce 사용.
    • Feedforward의 가중치를 결합할 때 AllGather 사용.
  2. 통신 비용 감소:
    • 데이터와 가중치의 샤딩을 적절히 조합해 통신 비용 최소화.
    • AllReduce 및 AllGather는 필요한 순간에만 수행.

결과

  1. 모델 효율성:
    • 메모리 사용량: (O(1/X + 1/Y))로 감소.
    • 연산량: 텐서 크기에 비례하여 분할되므로 선형 확장 가능.
  2. 학습 속도:
    • GSPMD는 2048 TPU 코어에서 Transformer 모델(1조 파라미터)을 10배 이상 빠르게 학습.

정리

GSPMD는 텐서의 샤딩을 기반으로 다양한 병렬화 패턴을 결합하여 대규모 모델의 효율적 학습을 지원합니다. 핵심은 SPMD를 통해 동일한 프로그램을 실행하면서 데이터와 모델 차원을 분할하여 통신 비용과 메모리 요구량을 최소화하는 데 있습니다. 이 방식은 특히 초대형 모델에서 높은 확장성과 효율성을 제공합니다.

Q : 논문에서 제시하는 자동샤딩을 하는 방법에 대해서 예시를 들어 아주 자세하게 설명해주고 이방법이 실패할 경우에 어떻게 처리하는지도 설명해줘

A :

논문에서 제시하는 GSPMD의 자동 샤딩 방법

GSPMD는 자동 샤딩(auto-sharding)을 통해 사용자가 일부 주석(annotation)만 추가하면 나머지 텐서와 연산의 샤딩 방식을 자동으로 결정합니다. 이 과정은 컴파일러가 사용자 주석을 기반으로 전체 데이터 흐름 그래프에 대해 샤딩 속성을 전파(propagation)하며, 일관된 병렬화를 보장하는 방식으로 이루어집니다.

자동 샤딩 방법

1. 사용자 주석(annotation)

  • 사용자가 일부 텐서에 샤딩 주석을 추가: 
    input_tensor = mesh_split(input_tensor, device_mesh, [0, -1, 1])
weight_tensor = mesh_split(weight_tensor, device_mesh, [-1, 1])
    • device_mesh: 병렬 처리를 위한 장치 메쉬 (예: (X, Y) 형태).
    • dims_mapping:
      • 0: 텐서 차원을 첫 번째 메쉬 차원에 매핑 (데이터 병렬화).
      • 1: 텐서 차원을 두 번째 메쉬 차원에 매핑 (모델 병렬화).
      • -1: 샤딩하지 않음.

2. 샤딩 전파(propagation)

GSPMD는 초기 주석을 기반으로 아래와 같은 단계를 통해 샤딩 속성을 전파합니다:

  1. Forward Propagation (입력 → 출력):
    • 연산자(operator)가 입력 텐서의 샤딩 속성을 출력 텐서에 전파.
    • 예: (\text{Einsum}(“BSM, MND -> BSND”)):
      • 입력 텐서: ([B, S, M]) (배치 (B)는 데이터 병렬화, 모델 차원 (M)은 모델 병렬화).
      • 출력 텐서: ([B, S, N, D])로 샤딩 전파.
  2. Backward Propagation (출력 → 입력):
    • 출력 텐서의 샤딩이 입력 텐서로 전파되어 일관성 유지.
    • 예: Dot 연산에서 가중치 텐서와 입력 텐서의 샤딩 속성 조정.
  3. 호환 가능한 샤딩 병합:
    • 입력 텐서들이 서로 다른 샤딩 방식을 가질 경우, GSPMD는 호환 가능한 샤딩을 병합.
    • 예: (A[B, M])과 (W[M, N])의 샤딩이 서로 다를 경우, (M) 차원을 기준으로 병합하여 연산 수행.

3. 직관적인 기본값 설정

  • 사용자가 주석을 추가하지 않은 텐서의 경우, 기본적으로 입력 텐서의 샤딩 속성을 상속.
  • 기본값:
    • 데이터 병렬화는 배치 차원에 기본적으로 적용.
    • 모델 병렬화는 가중치 차원에 기본적으로 적용.

자동 샤딩 실패 시 처리 방법

GSPMD는 모든 샤딩이 자동으로 완료되지 않거나, 비호환 샤딩이 발생하는 경우 아래와 같은 방식을 사용합니다.

1. Resharding

  • 샤딩 불일치가 발생하면, GSPMD는 텐서를 재샤딩(resharding)하여 문제를 해결.
  • 재샤딩 과정:
    1. AllGather:
      • 샤딩된 데이터를 복제하여 일치시키는 방식.
    2. AllToAll:
      • 샤딩 차원을 전환(reshard)하여 데이터 일관성 유지.
    3. DynamicSlice:
      • 필요한 데이터를 동적으로 슬라이싱하여 재샤딩.

2. 패딩(Padding)

  • 입력 데이터 크기가 장치 메쉬에 의해 균등하게 나눠지지 않는 경우:
    • 데이터에 패딩을 추가하여 텐서를 고정 크기로 조정.
    • 예: (B = 100), 장치 수 = 4일 때, 배치 크기를 (104)로 조정.

3. 사용자 개입

  • 사용자가 추가적으로 샤딩 주석을 제공하여 해결 가능.
  • 특정 연산자의 출력 샤딩이 불분명할 경우: 
    output_tensor = mesh_split(output_tensor, device_mesh, [0, 1])

4. 비효율적인 샤딩의 경고

  • GSPMD는 성능이 저하될 가능성이 있는 샤딩 방식에 대해 경고를 제공.
  • 예: 지나치게 많은 AllGather 연산이 삽입되는 경우, 사용자에게 적절한 주석 추가를 권장.

예제

Transformer의 Feedforward 레이어 샤딩

  1. 입력 텐서: ([B, S, M]) (배치 (B): 데이터 병렬화, 모델 (M): 모델 병렬화).
  2. 가중치 텐서: ([M, H]) (모델 (M): 모델 병렬화).
  3. 연산: [ O = \text{Einsum}(“BSM, MH -> BSH”) ]
  4. 자동 샤딩 과정:
    • 입력 샤딩: ([b, S, m]).
    • 가중치 샤딩: ([m, H]).
    • 출력 샤딩: ([b, S, h])로 자동 결정.
  5. 실패 시 처리:
    • 입력과 가중치의 샤딩 방식이 불일치하면 AllGather 삽입:
      • (m) 차원의 데이터 병합 후 연산.
    • 출력 샤딩에 대한 사용자 주석 추가: 
      output_tensor = mesh_split(output_tensor, device_mesh, [0, 1])

정리

GSPMD의 자동 샤딩은 사용자 주석을 최소화하면서 텐서의 샤딩 속성을 직관적으로 전파합니다. 샤딩 실패 시 재샤딩(AllGather, AllToAll) 또는 패딩을 통해 문제를 해결하며, 사용자가 추가로 샤딩 주석을 제공할 수 있도록 유연성을 보장합니다. 이러한 방식은 대규모 모델에서 병렬화의 복잡성을 크게 줄이며, 높은 효율성과 확장성을 제공합니다.

Q : 이 논문에서 제시한 결과를 자세하게 보고 다른 방법론에 비하여 특출난 점과 논문에서 제기하는 어떠한 방법이 이러한 결과를 도출하게 되었는지 논문에서 제시하는 이유와 너의 생각을 알려줘

A :

이 논문의 결과와 다른 방법론 대비 특출난 점

1. 논문에서 제시한 결과

  1. 성능 및 확장성:
    • GSPMD는 최대 1조 개 파라미터를 가진 모델을 2048 TPU 코어에서 훈련하며, 54~62% FLOPS 활용률을 달성.
    • 데이터, 모델, 파이프라인 병렬화를 혼합한 최적화로 거의 선형적인 확장성을 보여줌.
    • Dense Transformer 모델에서는 1 GPU 대비 2048 TPU 코어에서의 학습 속도 10배 이상 증가.
  2. 메모리 효율성:
    • GSPMD는 가중치와 활성화 텐서를 부분 샤딩하여 장치당 메모리 사용량을 선형적으로 감소.
    • 최대 배치 크기를 증가시키며 효율적인 메모리 사용을 달성.
  3. 다양한 도메인에서의 성능:
    • 언어 모델(Transformer), 이미지 모델(3D U-Net), 음성 모델(Conformer)에서 모두 높은 성능을 입증.
    • 특히 Mixture-of-Experts(MoE)와 같은 희소 모델에서도 뛰어난 확장성.

2. 다른 방법론 대비 특출난 점

2.1. SPMD 기반 통합 프레임워크

  • 다양한 병렬화 패턴(데이터 병렬화, 모델 병렬화, 파이프라인 병렬화)을 단일 프레임워크로 통합.
  • 기존 방법론(예: Mesh TensorFlow)과 비교:
    • Mesh TensorFlow는 각 병렬화 유형을 개별적으로 처리해야 하지만, GSPMD는 자동 샤딩 및 조합을 통해 효율성을 극대화.

2.2. 직관적이고 최소한의 사용자 주석

  • GSPMD는 전체 텐서 중 0.7%만 주석을 추가하여도 모델 전체에 대한 병렬화를 자동 완성.
  • 결과:
    • 사용자가 병렬화 전략을 설계하는 데 드는 시간을 대폭 감소.

2.3. 통신 비용 최적화

  • XLA 연산(AllGather, AllReduce, CollectivePermute)을 통해 장치 간 데이터 이동을 최소화.
  • 기존 Dense 모델과 비교:
    • Dense 모델: 모든 장치에 동일 데이터 복제 → 높은 통신 비용.
    • GSPMD: 데이터 및 모델 샤딩으로 통신 비용을 선형 이하로 감소.

2.4. 다중 도메인 지원

  • 기존의 특정 도메인(NLP, 이미지 등)에 제한된 병렬화 기술과 달리:
    • GSPMD는 범용적으로 작동하며, 다양한 도메인(언어, 이미지, 음성)에 효과적으로 적용.

3. GSPMD의 설계와 결과 도출 이유

3.1. 자동 샤딩 및 샤딩 전파

  • GSPMD는 입력 텐서와 가중치 텐서의 샤딩을 기반으로, 연산자의 출력 텐서 샤딩을 자동으로 결정.
  • 샤딩 완료와 통신 연산 삽입이 자동으로 이루어지므로, 병렬화 전략 설계의 복잡성이 감소.
  • 결과:
    • Transformer와 같은 복잡한 모델도 최소한의 사용자 개입으로 병렬화 가능.

3.2. 데이터와 모델 병렬화의 조합

  • 데이터 병렬화: 배치 크기 확장을 통해 통신 비용 감소.
  • 모델 병렬화: 가중치 텐서를 샤딩하여 메모리 효율성 증가.
  • 결과:
    • 최대 모델 크기를 1조 파라미터로 확장 가능.

3.3. 통신 연산 최적화

  • Collective 연산:
    • AllGather 및 ReduceScatter를 활용해 통신 비용을 최소화.
  • 결과:
    • Dense 모델 대비 통신 병목 현상 감소.

3.4. 범용성

  • GSPMD는 TensorFlow, JAX, PyTorch 등 다양한 프레임워크에서 사용할 수 있음.
  • 결과:
    • 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 환경에서 쉽게 확장 가능.

4. 나의 생각

4.1. 이 논문의 기여

  • GSPMD는 초대형 모델 학습을 위한 실용적이고 강력한 병렬화 도구를 제공합니다.
  • 특히, 다중 병렬화 패턴의 조합과 자동 샤딩 완료는 사용자의 부담을 대폭 줄이고, 대규모 모델 학습의 문턱을 낮췄습니다.

4.2. 추가 발전 가능성

  1. GPU 및 범용 하드웨어 지원:
    • GSPMD는 TPU에서 높은 효율성을 보이지만, GPU와 같은 범용 하드웨어에서도 유사한 성능을 달성하기 위한 추가 최적화가 필요.
    • 예: GPU의 통신 병목 해소 및 메모리 사용 최적화.
  2. 자동화 수준 향상:
    • 현재는 일부 주석이 필요하지만, 완전한 자동화(모델 및 데이터 분석 기반의 샤딩 결정)가 가능하다면 사용성을 더욱 높일 수 있음.
  3. 다중 도메인 확장:
    • Vision Transformer(ViT)와 같은 고해상도 비전 모델, 강화 학습 등에서의 확장성 검증 필요.

5. 결론

이 논문은 GSPMD를 통해 대규모 모델 학습의 새로운 기준을 제시합니다. SPMD 기반의 통합 프레임워크, 직관적인 자동 샤딩, 통신 비용 최적화는 기존 방법론 대비 확실한 장점으로, 특히 초대형 모델 학습 환경에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 다만 GPU와 같은 범용 하드웨어 지원 및 추가 도메인 확장이 다음 과제로 남아 있습니다. GSPMD는 대규모 병렬 학습을 위한 강력한 도구로, 앞으로의 연구와 실용적 발전 가능성이 매우 높습니다.

Q : 이 논문의 입력데이터와 추론 과정에 대해서 예시를 들어 아주 자세하게 설명해 주겠니? 추가적으로 모델아키텍처의 구성 및 모델을 구성하는 연산과 메모리 요구량 컴퓨팅 요구량 대해서도 설명해줘

A :

논문의 입력 데이터와 추론 과정

1. 입력 데이터

1.1. 데이터 형식

  • 언어 모델 예시: Transformer 기반 모델을 대상으로 설명.
    • 입력 텐서: ([B, S, M])
      • (B): 배치 크기 (입력 문장 수).
      • (S): 시퀀스 길이 (문장당 토큰 수).
      • (M): 임베딩 차원 (단어 임베딩 크기).
    • 예: 입력 문장 “I love AI”는 다음과 같이 처리:
      • 문장은 토큰화 → [“I”, “love”, “AI”].
      • 토큰은 단어 임베딩을 통해 고차원 벡터로 매핑 → ([1.2, -0.8, …]) (1024차원).

1.2. 데이터 샤딩

  • 입력 데이터는 GSPMD를 통해 데이터 병렬화:
    • 예: 배치 크기 (B=128), 시퀀스 길이 (S=256).
    • 4개의 TPU로 병렬화 시:
      • 각 TPU는 (\frac{B}{4} = 32) 문장을 처리.
    • 샤딩 후 입력 텐서:
      • TPU 1: ([32, 256, 1024]), TPU 2: ([32, 256, 1024]) …

2. 추론 과정

2.1. 모델 연산

Transformer의 추론은 Attention과 Feedforward 레이어로 구성됩니다.

  1. Multi-head Self-Attention:
    • 입력: ([B, S, M]) → 쿼리((Q)), 키((K)), 값((V)) 계산.
    • 연산: [ Attention(Q, K, V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V ]
    • 결과: ([B, S, M]).
  2. Feedforward Network:
    • 입력: ([B, S, M]).
    • 두 개의 선형 변환과 활성화 함수 적용: [ FFN(x) = \text{ReLU}(xW_1 + b_1)W_2 + b_2 ]
    • 결과: ([B, S, M]).

2.2. GSPMD 병렬화

  1. 입력 데이터 병렬화:
    • 배치 차원((B))은 데이터 병렬화.
    • 모델 차원((M))은 모델 병렬화.
    • 텐서 크기: ([b, S, m]), (b = \frac{B}{X}), (m = \frac{M}{Y}).
  2. Attention 병렬화:
    • 샤딩된 입력 텐서에서 ([b, S, m]) 크기의 쿼리((Q)), 키((K)), 값((V))를 계산.
    • Attention 결과를 샤딩된 차원에서 결합 (AllReduce 사용).
  3. Feedforward 병렬화:
    • 각 샤딩된 텐서에서 독립적으로 계산 후 AllGather로 결합.

3. 모델 아키텍처 구성

3.1. 주요 구성 요소

  1. 입력 임베딩 레이어:
    • 입력 토큰을 고차원 벡터로 매핑.
    • ([B, S, M]) → 임베딩 차원: (M=1024).
    • 샤딩: 배치 병렬화.
  2. Multi-head Attention 레이어:
    • (Q, K, V) 연산: ([B, S, M]) → ([B, S, M]).
    • 병렬화: 데이터와 모델 병렬화 조합.
  3. Feedforward Network (FFN):
    • ([B, S, M]) → ([B, S, M]).
    • 활성화 함수: ReLU.
  4. 출력 레이어:
    • 최종 결과를 소프트맥스 연산으로 변환.

3.2. 병렬화 연산

  • Attention 및 FFN에서 GSPMD가 삽입하는 통신 연산:
    • AllReduce:
      • Attention 출력 결합.
    • AllGather:
      • FFN 출력 결합.
    • CollectivePermute:
      • 샤딩된 텐서 이동.

4. 메모리 및 컴퓨팅 요구량

4.1. 메모리 요구량

  1. Dense Transformer 모델:
    • 가중치 크기: [ W = O(L \cdot (M^2 + M \cdot H)) ]
      • (L): 레이어 수, (M): 모델 차원, (H): 히든 차원.
    • 활성화 크기: [ A = O(B \cdot S \cdot M) ]
  2. 샤딩 효과:
    • 모델 차원((M))과 배치 차원((B))을 병렬화:
      • 장치당 메모리 사용량: (O\left(\frac{B}{X} \cdot S \cdot \frac{M}{Y}\right)).

4.2. 컴퓨팅 요구량

  1. Attention:
    • 연산량: [ O(B \cdot S^2 \cdot M) ]
      • (S^2): Self-Attention에서 시퀀스 간 상호작용 계산.
  2. Feedforward Network:
    • 연산량: [ O(B \cdot S \cdot M \cdot H) ]
  3. 샤딩 효과:
    • 병렬화로 연산량을 (O\left(\frac{B}{X} \cdot S \cdot \frac{M}{Y} \cdot H\right))로 감소.

정리

  • 입력 데이터는 텐서를 샤딩하여 병렬로 처리.
  • 추론 과정은 Attention과 FFN으로 구성되며, GSPMD를 통해 각 연산의 데이터와 모델 차원을 샤딩.
  • 모델 아키텍처는 임베딩, Attention, FFN 등으로 구성되며, 모든 텐서와 연산이 병렬화됨.
  • 메모리 및 컴퓨팅 요구량은 샤딩을 통해 감소하며, 대규모 모델에서도 효율적 학습과 추론을 지원합니다.

Q : 이 논문의 한계를 극복하기 위한 방법으로 어떤 연구흐름이 있는지 정리해서 자세하게 설명해 줘

A :

이 논문의 한계와 이를 극복하기 위한 연구 흐름

1. 논문의 한계

1.1. 하드웨어 의존성

  • GSPMD는 TPU에서 최적화되었으며, GPU나 기타 범용 하드웨어에서는 성능 보장이 어려움.
  • GPU는 TPU에 비해 네트워크 대역폭이 낮아 통신 병목이 발생할 가능성이 큼.

1.2. 통신 오버헤드

  • 장치 간 데이터 이동(AllGather, AllReduce 등)이 빈번하여 통신 비용이 높아질 가능성.
  • 특히 큰 배치 크기나 많은 장치를 사용할 때 병목 발생.

1.3. 초기 설정 복잡성

  • 모델 샤딩을 위한 초기 주석(annotation)을 설계하는 데 많은 시간과 노력이 필요.
  • 특정 병렬화 패턴을 설정하기 위해 사용자의 경험에 의존.

1.4. 범용성 부족

  • 언어 모델, 이미지 모델에서는 효과적이나, 강화 학습(RL), 비전, 멀티태스킹 등 기타 분야에서의 확장성은 검증되지 않음.

1.5. 데이터 불균형 및 샤딩 실패

  • 입력 데이터 크기가 불균형하거나 샤딩되지 않는 차원이 있는 경우 추가적인 통신 및 재샤딩 오버헤드 발생.

2. 한계를 극복하기 위한 연구 흐름

2.1. 하드웨어 독립적 프레임워크

  1. GPU 및 범용 하드웨어 지원 확장
    • SPMD 일반화:
      • TPU에서 사용되는 SPMD 방식을 GPU 및 기타 하드웨어에서 구현.
      • XLA 연산을 GPU 친화적인 통신 연산(AllReduce 대신 NCCL 최적화 등)으로 변환.
    • ONNX 및 TVM 활용:
      • GSPMD의 샤딩 결과를 ONNX 또는 TVM과 같은 범용 프레임워크로 변환하여 다양한 하드웨어에서 실행 가능.
  2. 네트워크 병목 해소
    • GPU는 서버 내 장치 간 빠른 통신은 가능하지만, 서버 간 통신은 상대적으로 느림.
    • 해결책:
      • 통신 최소화 기술(예: Overlap Communication and Computation).
      • 데이터 이동 시 압축(Compression-aware Communication) 기법 사용.

2.2. 통신 오버헤드 감소

  1. 혼합 통신 최적화
    • 통신 연산(AllGather, AllReduce 등)을 최적화하거나 대체.
    • Dynamic Communication Path:
      • 통신 크기와 장치 간격에 따라 가장 적합한 통신 경로 선택.
    • 작업 로컬화(Local Dispatching):
      • 일부 데이터 처리 및 결합을 같은 장치에서 수행해 통신 최소화.
  2. 데이터 레이아웃 최적화
    • 데이터 이동을 최소화하기 위해 초기 데이터 레이아웃 설계를 자동화.
    • GSPMD가 데이터 및 가중치 텐서를 최적화된 방식으로 분배.

2.3. 샤딩 자동화 및 사용성 개선

  1. 자동 샤딩 결정
    • 현재는 사용자가 일부 텐서에 주석(annotation)을 추가해야 하지만, 완전 자동화 시스템 개발 가능.
    • 해결책:
      • 입력 데이터 분석을 기반으로 최적 샤딩 전략을 자동으로 생성.
      • 강화 학습(RL)을 통해 병렬화 패턴 학습 및 최적화.
  2. 샤딩 실패 최소화
    • 샤딩 실패 복구:
      • 비효율적인 샤딩이 감지될 경우, 자동으로 더 효율적인 샤딩 방식으로 변경.
    • 패딩 및 균등화:
      • 데이터 불균형이 발생할 경우, 자동 패딩을 통해 크기를 균등화.

2.4. 다양한 도메인 확장

  1. 비전 및 강화 학습 분야로 확장
    • 기존 NLP 및 이미지 모델에 국한되지 않고, 새로운 도메인에 적용 가능성을 검증.
    • Vision Transformer(ViT)와 같은 비전 모델에서 샤딩 최적화.
    • 강화 학습에서의 실시간 데이터 처리와 병렬화 전략 연구.
  2. 멀티태스킹 및 멀티모달 지원
    • 멀티태스킹 모델에서 각 작업(task)에 맞는 샤딩 패턴 설계.
    • 텍스트, 이미지, 오디오를 결합한 멀티모달 모델 지원.

2.5. 데이터 불균형 문제 해결

  1. 균형 라우팅(Balanced Routing)
    • 희소 모델(MoE)에서 전문가 사용 불균형 문제를 해결하기 위해 각 전문가에 고르게 데이터를 분배.
    • Balanced Loss 추가:
      • 전문가 간 활성화 비율이 균등해지도록 손실 함수를 추가.
  2. 동적 샤딩
    • 학습 중 데이터 크기나 특성에 따라 실시간으로 샤딩 방식 조정.

3. 예상되는 효과

  1. GPU 및 범용 하드웨어 지원:
    • TPU 외 다양한 하드웨어에서 동일한 효율성을 보장.
    • 사용자가 기존 하드웨어에 관계없이 대규모 모델을 학습 가능.
  2. 사용성 개선:
    • 샤딩 과정의 자동화로 초기 설정 시간과 엔지니어링 비용 감소.
    • 통신 비용을 최소화하여 대규모 장치 클러스터에서 효율성 극대화.
  3. 확장성 증가:
    • 다양한 도메인(언어, 비전, 음성 등)에서 GSPMD의 적용 가능성 검증.
    • 새로운 모델 아키텍처에 대한 범용적 지원.

4. 결론

GSPMD는 대규모 모델 학습을 위한 강력한 프레임워크를 제공하지만, GPU 지원, 통신 최적화, 샤딩 자동화, 도메인 확장이 향후 연구의 주요 과제로 남아 있습니다. 이러한 연구 방향은 GSPMD의 활용 범위를 넓히고, 병렬화 프레임워크의 새로운 표준을 수립하는 데 기여할 것입니다.

Q: GSPMD는 다양한 병렬화 패턴(데이터 병렬화, 모델 병렬화, 파이프라인 병렬화)을 단일 프레임워크에서 통합하여 처리하는데, 이러한 통합 접근법이 기존의 개별 병렬화 방식과 비교했을 때 어떤 구체적인 이점을 제공하며, 성능에 어떻게 기여하는가?

A :

GSPMD의 통합 접근법이 기존 개별 병렬화 방식 대비 제공하는 이점과 성능 기여

1. 기존 개별 병렬화 방식의 특징 및 한계

1.1. 데이터 병렬화

  • 특징:
    • 동일한 모델을 여러 장치에 복제하고, 각 장치가 서로 다른 데이터 배치를 처리.
    • 그래디언트 업데이트는 AllReduce를 통해 동기화.
  • 한계:
    • 모델 크기가 장치 메모리를 초과하면 사용 불가능.
    • 데이터 크기가 증가해도 통신 오버헤드가 병목으로 작용.

1.2. 모델 병렬화

  • 특징:
    • 모델의 연산이나 파라미터를 여러 장치에 분할.
    • 연산 간 종속성으로 인해 통신 비용 발생(AllReduce 필요).
  • 한계:
    • 특정 연산자의 샤딩 전략을 설계하는 데 복잡성이 증가.
    • 통신 오버헤드와 샤딩 비효율이 성능 저하를 유발.

1.3. 파이프라인 병렬화

  • 특징:
    • 모델의 계산 그래프를 여러 단계로 분할하여 각 장치에서 순차적으로 처리.
  • 한계:
    • 단계 간 의존성으로 인해 버블(Idle Time) 발생.
    • 모든 레이어에서 파이프라인 병렬화를 적용하기 어려움.

2. GSPMD의 통합 접근법의 이점

GSPMD는 데이터, 모델, 파이프라인 병렬화를 단일 프레임워크로 통합하여 기존 방식의 단점을 보완하고 높은 성능을 제공합니다.

2.1. 병렬화 패턴의 유연한 결합

  • 통합된 병렬화:
    • 데이터 병렬화는 배치 크기 확대에 사용.
    • 모델 병렬화는 메모리 절약 및 대규모 파라미터 분할.
    • 파이프라인 병렬화는 깊은 네트워크 구조 처리에 활용.
  • 결합 예시:
    • Transformer 모델에서 데이터 병렬화는 배치 크기를 샤딩, 모델 병렬화는 가중치 파라미터를 샤딩, 파이프라인 병렬화는 Attention과 Feedforward 레이어를 분할.

2.2. 단일 프로그램 기반(SPMD)

  • SPMD(단일 프로그램 다중 데이터):
    • 모든 장치에서 동일한 프로그램 실행 → 데이터만 다름.
    • MPMD(다중 프로그램 다중 데이터) 대비 컴파일 시간과 복잡도 감소.
  • 성능 기여:
    • 통신 연산(AllGather, AllReduce 등)의 비용을 줄이고, 계산 효율성 증가.

2.3. 자동 샤딩 및 전파

  • 자동화된 샤딩 결정:
    • 사용자 주석(annotation)을 최소화.
    • 샤딩 전파로 모든 텐서의 병렬화 속성 자동 결정.
  • 성능 기여:
    • 사용자 개입 없이도 최적의 병렬화 전략 생성.
    • 특히 초대형 모델(1조 파라미터 이상)에서도 최소한의 엔지니어링으로 효율적 학습 가능.

2.4. 통신 비용 최적화

  • Collective 연산 활용:
    • AllGather, AllReduce, ReduceScatter 등을 통해 통신 병목 완화.
  • 부분 타일링:
    • 일부 데이터는 복제, 일부는 샤딩하여 통신 오버헤드 감소.
  • 성능 기여:
    • TPU에서 데이터 및 가중치를 샤딩하여 메모리 사용량 최소화.

2.5. 범용성

  • 다중 도메인 지원:
    • NLP(Transformer), 이미지 처리(3D U-Net), 음성 처리(Conformer) 모델 모두에서 높은 성능.
  • 성능 기여:
    • 텍스트, 이미지, 음성과 같은 다양한 도메인에서 확장 가능.
    • 도메인 특화된 병렬화 전략 필요 없이 모델 구현 간소화.

3. GSPMD의 성능 기여

3.1. 확장성

  • GSPMD는 최대 1조 개 파라미터 모델을 2048 TPU 코어에서 효율적으로 훈련.
  • 데이터 병렬화, 모델 병렬화, 파이프라인 병렬화의 결합으로 선형 확장성 달성:
    • 장치 수 증가에 따라 처리 속도가 거의 비례적으로 증가.

3.2. 메모리 효율성

  • 샤딩 전략을 통해 각 장치의 메모리 사용량을 선형으로 감소.
  • 큰 배치 크기를 처리 가능 → 학습 시간 단축.

3.3. FLOPS 활용률

  • Dense Transformer 모델에서:
    • FLOPS 활용률: 54%~62%로 높은 수준.
    • 기존 방식 대비 10% 이상 개선.

3.4. 통신 비용 감소

  • 장치 간 통신 연산을 최소화하여 병목 현상 해소.
  • TPU에서 (O(\sqrt{D})) 통신 비용으로 선형 이하의 증가율 유지.

4. 결론

GSPMD의 통합 접근법은 데이터, 모델, 파이프라인 병렬화를 조합하여 기존 방식의 단점을 극복하고, 성능, 확장성, 메모리 효율성을 크게 개선합니다. 특히 자동 샤딩, SPMD 기반 병렬화, 통신 최적화는 대규모 모델 학습에서 핵심적인 성능 기여 요인으로, 다양한 도메인과 모델에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

Q: GSPMD의 자동 샤딩 과정에서 사용자 주석(annotation)을 최소화하면서도 샤딩 실패나 비효율적인 샤딩을 어떻게 감지하고 해결하며, 이러한 자동화 과정이 대규모 모델 학습에서 어떤 장점과 한계를 가지고 있는가?

A :

GSPMD의 자동 샤딩 과정: 샤딩 실패 감지와 해결 방법, 장점 및 한계

1. GSPMD의 자동 샤딩 과정

GSPMD는 사용자가 일부 텐서에만 샤딩 주석(annotation)을 추가하면, 나머지 텐서와 연산의 샤딩 속성을 자동으로 결정합니다. 이 과정은 샤딩 전파와 호환성 검사를 기반으로 이루어집니다.

1.1. 사용자 주석(annotation)의 최소화

  • 주석 예시: 
    tensor = mesh_split(tensor, device_mesh, [0, -1, 1])
    • device_mesh: 병렬 처리를 위한 장치 메쉬 (예: (X, Y) 형태).
    • dims_mapping:
      • 0: 첫 번째 메쉬 차원(X)에 매핑 (데이터 병렬화).
      • 1: 두 번째 메쉬 차원(Y)에 매핑 (모델 병렬화).
      • -1: 샤딩하지 않음.

1.2. 샤딩 전파

  1. 입력 → 출력 전파:
    • 연산자가 입력 텐서의 샤딩 속성을 출력 텐서로 전파.
    • 예: (\text{Einsum}(“BSM, MND -> BSND”)):
      • 입력: ([B, S, M]) → 출력: ([B, S, N, D])로 샤딩 속성 전파.
  2. 출력 → 입력 전파:
    • 출력 텐서의 샤딩 속성이 입력 텐서로 전파.
    • 예: Dot 연산에서 출력 텐서가 ([B, N])로 샤딩된 경우, 입력 가중치 텐서의 샤딩이 수정.
  3. 호환 가능한 샤딩 병합:
    • 서로 다른 샤딩 속성을 가진 텐서가 연산에 입력될 때, GSPMD는 호환 가능한 샤딩으로 병합.

1.3. 직관적 샤딩 기본값 설정

  • 주석되지 않은 텐서의 경우:
    • 기본적으로 입력 텐서의 샤딩 속성을 상속.
    • 예: 데이터 병렬화는 배치 차원((B)), 모델 병렬화는 가중치 차원((M))에 적용.

2. 샤딩 실패 및 비효율적 샤딩의 감지와 해결

GSPMD는 샤딩 실패나 비효율적인 샤딩을 감지하고 이를 자동으로 복구합니다.

2.1. 샤딩 실패의 주요 원인

  1. 비호환 샤딩:
    • 입력 텐서들이 서로 다른 샤딩 속성을 가질 때 발생.
    • 예: (A[B, M])과 (W[M, N])이 샤딩 방식이 다르면 연산 실패 가능.
  2. 데이터 불균형:
    • 데이터 크기가 장치 메쉬에 균등하게 나눠지지 않을 때.
    • 예: 배치 크기 (B=103), 장치 수 (D=4)인 경우.

2.2. 해결 방법

  1. Resharding (재샤딩):
    • 샤딩 실패를 복구하기 위해 GSPMD는 재샤딩을 수행:
      • AllGather:
        • 데이터를 복제하여 연산에 필요한 샤딩 형식을 맞춤.
      • AllToAll:
        • 샤딩된 데이터 차원을 전환하여 호환성 확보.
      • DynamicSlice:
        • 필요 데이터만 슬라이싱하여 재샤딩.
  2. 패딩(Padding):
    • 데이터 크기가 균등하지 않을 때, 패딩을 추가해 크기를 조정.
    • 예: 배치 크기 (103) → (104)로 조정.
  3. 경고 및 사용자 개입 요청:
    • 샤딩 실패 시 경고를 출력하고, 사용자가 추가 주석(annotation)을 제공하도록 요청.
    • 예: 
      output_tensor = mesh_split(output_tensor, device_mesh, [0, 1])

3. 자동화 과정의 장점

3.1. 사용자 부담 감소

  • 최소한의 주석으로 모델 전체를 샤딩 가능:
    • Transformer 모델에서 전체 텐서의 0.7%만 주석 추가로 충분.
  • 엔지니어링 공수를 대폭 감소.

3.2. 높은 성능과 확장성

  • GSPMD는 자동 샤딩과 최적화된 통신을 통해 대규모 장치에서도 선형 확장성을 달성.
  • FLOPS 활용률 54%~62%로 높은 연산 효율 유지.

3.3. 다양한 도메인 지원

  • 언어(NLP), 이미지, 음성 등 다양한 도메인에서 높은 범용성.

4. 자동화 과정의 한계

4.1. 초기 설정 복잡성

  • 초대형 모델에서 최적의 주석(annotation)을 찾는 작업은 여전히 사용자 경험에 의존.
  • 복잡한 모델에서는 추가적인 샤딩 수정이 필요할 수 있음.

4.2. 통신 오버헤드

  • AllGather, AllReduce와 같은 통신 연산의 빈번한 사용이 성능 병목으로 작용 가능.

4.3. GPU 및 범용 하드웨어 지원 부족

  • TPU에서 최적화된 GSPMD가 GPU와 같은 다른 하드웨어에서 동일한 성능을 보장하지는 않음.
  • GPU 네트워크 병목이나 메모리 제한 문제가 발생 가능.

5. 결론

GSPMD의 자동 샤딩은 사용자 주석을 최소화하면서 모델의 대규모 병렬화를 지원합니다. 실패 상황에서는 재샤딩(Resharding)과 패딩을 통해 문제를 해결하며, 통신 최적화를 통해 성능을 극대화합니다. 그러나 초기 설정 복잡성과 범용 하드웨어 지원 부족은 향후 해결해야 할 주요 과제입니다. 이를 보완한다면 GSPMD는 대규모 모델 학습의 새로운 표준이 될 잠재력을 가지고 있습니다.

Q: GSPMD가 TPU에서 높은 성능을 발휘하도록 설계되었지만, GPU나 범용 하드웨어에서 동일한 수준의 효율성을 달성하기 위해 어떤 추가적인 연구와 엔지니어링 노력이 필요하며, 이를 위해 제안된 해결책은 무엇인가?

A :