Scaling Deep Learning Training with MPMD Pipeline Parallelism

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논문 링크

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 :

본 논문은 JaxPP라는 시스템을 제안하여, 기존의 Single-Program Multiple-Data (SPMD) 방식의 한계를 극복하고 Multiple-Program Multiple-Data (MPMD) 파이프라인 병렬화를 통해 대규모 딥러닝 모델 학습의 확장성과 성능을 향상한 연구이다. 특히, JaxPP는 사용자가 pipeline 스케줄링을 유연하게 정의할 수 있도록 지원하며, 자동화된 작업 분배와 통신 패턴 추론을 통해 하드웨어 자원을 효율적으로 사용하여 기존 SPMD 대비 최대 1.11배 향상된 성능을 보였다.

논문의 강점 및 독창적인 지점

본 논문은 다음과 같은 독창적인 지점과 강점을 갖고 있다:

  1. MPMD 기반 파이프라인 병렬화 도입
    • 기존의 GSPMD 모델에서 지원하지 못했던 MPMD 파이프라인 병렬화를 구현함으로써 다양한 형태의 파이프라인 스케줄을 유연하게 지원.
    • 예: GPipe는 동기적으로 모든 stage가 같은 연산을 수행하는 반면, JaxPP는 서로 다른 연산(stage)이 각 디바이스(actor)에서 비동기적으로 동작하게 하여 유휴시간(bubble)을 감소시킨다.
구분 GPipe (기존방식) 1F1B (JaxPP의 방식)
수행방식 동기적 SPMD 비동기적 MPMD
통신 방식 collectives 비동기 P2P
메모리 사용량 Microbatch 비례 Pipeline Stage 비례
성능 (GPT-3 175B 예시) 316 TFLOPS/device 457 TFLOPS/device (44.6%↑)
  • 사용자 친화적인 프로그래밍 모델로 별도의 복잡한 재작성 없이 기존 코드를 활용하여 쉽게 확장 가능.
  • gradient accumulation loop 및 pipeline_yield라는 가벼운 annotation을 통해 pipeline 병렬화 및 stage 정의를 유연하게 처리 가능.

핵심 알고리즘 및 전체적 과정 설명 (예시)

핵심 알고리즘은 “MPMD 기반의 파이프라인 병렬화”로, 예시 입력과 함께 다음과 같은 전체적 흐름을 가진다.

예시 입력

모델: 3-layer FFN
Global batch size: 64
Microbatch size: 8 (총 8개의 microbatch)
Pipeline Stage: 3개의 stage (레이어 별 1 stage)

과정

  1. Stage Marking (pipeline_yield)
    사용자가 모델의 단계별 계산을 명시: 
    def ffn(X, W1, W2):
    H1 = relu(X @ W1)
    A1 = pipeline_yield(H1)  # 1st stage 끝
    H2 = relu(A1 @ W2)
    A2 = pipeline_yield(H2)  # 2nd stage 끝
    return A2

2개의 pipeline_yield 호출로 인해 총 3개의 stage로 분할됨.

1F1B 스케줄 예시

Actor 작업(Task) 순서
Actor 1 FWD(stage0-mb0), FWD(stage0-mb1), … BWD(stage0-mb0), BWD(stage0-mb1)
Actor 2 FWD(stage1-mb0), FWD(stage1-mb1), … BWD(stage1-mb0), BWD(stage1-mb1)
Actor 3 FWD(stage2-mb0), FWD(stage2-mb1), … BWD(stage2-mb0), BWD(stage1-mb1)

과정 설명

  • 입력 데이터는 여러 microbatch로 분할되어 순차적으로 stage를 통과한다.
  • 각 스테이지는 비동기적으로 이전 스테이지에서 데이터를 받아 연산을 수행하고, 결과를 다음 스테이지로 보낸다.
  • backward 단계는 forward의 역순으로 수행되며, 각 연산의 gradient는 각 스테이지(actor)에 저장된 activation에서 계산된다.
  • gradient accumulation loop는 microbatch 수만큼 반복하여 gradient를 누적한다.
  • task scheduling을 통해 deadlock 없이 효율적으로 통신을 수행하고, buffer 관리를 자동화하여 최적화한다.

논문의 한계점

  • 미세한 Task로 인한 Dispatch 오버헤드 증가
    지나치게 미세한 task 단위는 XLA 디스패치 오버헤드를 유발하며, 이는 성능 저하의 요인이 될 수 있다.
  • Non-Homogeneous Stage 처리의 한계
    현재 방식은 데이터 흐름과 연관된 dependency에 기반하여 스테이지를 정의하기 때문에 비균질적인 모델 구조에서는 최적화가 어렵다.
  • 스케줄링 최적화의 복잡성
    MPMD의 유연성으로 인해 최적의 파이프라인 스케줄을 찾는 것이 복잡해질 수 있다. 논문에서는 이를 자동으로 최적화하지 않고 사용자에게 맡기는 방식이다.
한계점 설명
Dispatch Overhead 미세한 task의 잦은 dispatch로 인한 성능 감소 가능
Non-homogeneous Stage 이질적인 스테이지를 가진 모델에서는 유연성이 제한적일 수 있음
수동적 스케줄 최적화 사용자가 수동으로 최적의 스케줄을 설정해야 함

논문의 한계점 요약

  • 작은 task 단위로 인해 발생하는 dispatch overhead 문제
  • stage의 균질성(homogeneous)에 대한 요구사항으로 비균질적인 stage에 대해 효율성이 떨어질 수 있음
  • 파이프라인의 스케줄 최적화가 사용자의 재량에 달려있어 사용자 친화성이 떨어짐

결론

JaxPP는 기존의 SPMD 병렬화의 한계를 극복하고 MPMD 기반의 pipeline parallelism을 효과적으로 구현하여, 유연한 스케줄 정의 및 효율적인 메모리 관리로 우수한 성능을 제공하는 독창적인 시스템이다. 다만 dispatch overhead 문제 등에서 개선 여지가 남아 있다.

Q : 논문의 핵심알고리즘을 예시를 들어 아주 자세하게 설명해주고 정리해 줘

A :

이 논문의 핵심 알고리즘은 “MPMD 기반 파이프라인 병렬화”이며, 대표적인 스케줄링 방법 중 하나인 Interleaved 1F1B 스케줄을 중심으로 예시 입력과 함께 전체적인 과정을 단계별로 매우 자세히 설명하겠다.

🔑 핵심 개념 요약

논문에서 제안하는 JaxPP의 MPMD 파이프라인 병렬화는 다음 두 가지 특징을 핵심으로 한다:

  • MPMD (Multiple-Program Multiple-Data):
    • 서로 다른 디바이스가 서로 다른 프로그램(다른 코드)을 동시에 실행한다.
    • 각 파이프라인 stage는 독립적인 프로그램처럼 동작하며, 비동기적으로 실행된다.
  • Interleaved 1F1B 스케줄:
    • forward 연산 후 즉시 backward 연산을 수행하여 activation 메모리 사용을 최소화하고 유휴시간(pipeline bubble)을 줄인다.

📌 예시를 통한 전체적 알고리즘 설명

다음의 간략한 예시를 들어보자.

  • 모델: 3단계 파이프라인으로 나눠진 네트워크
  • Global batch size: 4
  • Microbatch size: 1 (총 4개의 microbatch)
  • 병렬화: Pipeline parallelism (3개의 스테이지)

모델 구조는 다음과 같다:

Input → [Stage 1: Layer1] → [Stage 2: Layer2] → [Stage 3: Layer3] → Output

이 예시에서 논문에서 사용하는 파이프라인 병렬화 알고리즘을 적용하면, 아래와 같은 과정이 된다.

① 마이크로 배치(Microbatch) 분할

  • 전체 batch (batch size=4)를 microbatch 단위로 나눔 (microbatch 크기=1이라면 총 4개의 마이크로배치).
Global Batch = [X₀, X₁, X₂, X₃]
Microbatches:
mb0 = X₀, mb1 = X₁, mb2 = X₂, mb3 = X₃

🎯 단계 1: Forward Propagation (순방향 전파)

모델은 파이프라인 형태로 3개의 스테이지로 나눠서, 서로 다른 GPU actor들이 각 스테이지를 맡는다. (actor 1 → actor 2 → actor 3)

[스케줄 예시: GPipe vs. 1F1B 비교]

Time Actor 1 Actor 2 Actor 3
1 F₁(mb₀)    
2 F₁(mb₁) F₂(mb₀)  
3 F₁(mb₂) F₂(mb₁) F₃(mb₀)
4 F₁(mb₂) F₂(mb₂) F₃(mb₀)
5 F₁(mb₃) F₂(mb₂) F₃(mb₁)
6   F₂(mb₃) F₃(mb₂)
7     F₃(mb₃)
  • 각 Actor는 비동기적으로 연산 수행.
  • 각 forward 연산의 결과 activations는 다음 Actor로 Point-to-Point(P2P)로 전달됨.

🎯 단계 2: Backward Propagation (역방향 전파)

각 마이크로배치에 대한 backward 연산이 역순으로 진행된다.

Time Actor 1 Actor 2 Actor 3
7     B₃(mb₀)
8   B₂(mb₀) B₃(mb₁)
8 B₁(mb₀) B₂(mb₀) B₃(mb₂)
9 B₁(mb₁) B₂(mb₀) B₃(mb₃)
10 B₁(mb₂) B₂(mb₁)  
11 B₁(mb₃) B₂(mb₂)  
11   B₂(mb₂)  
12 B₁(mb₃)    
  • Forward 단계와 다르게 backward 단계는 연산 결과로 나온 gradient를 바로 이전 actor로 전송하여 다시 backward 연산을 수행한다.
  • backward 단계에서는 activation을 역순으로 사용하여 각 stage에 저장된 activation 메모리 사용이 최소화된다.

📡 데이터 교환

각 단계 사이에서 point-to-point(P2P) 통신을 통해 stage 간 데이터를 전달한다. 예시로 actor 1과 actor 2 간의 데이터 교환은 아래와 같다.

  • Forward 시: 
    Actor1 → send(A1) → Actor2
  • Actor 1의 결과는 Actor 2의 입력으로 비동기적으로 전송됨.

📊 전체 과정 흐름도

[mb₀]    Actor 1(F₁) → Actor 2(F₂) → Actor 3(F₃)
[mb₁]    Actor 1(F₁) → Actor 2(F₂) → Actor 3(F₃)
[mb₂]    Actor 1(F₁) → Actor 2(F₂) → Actor 3(F₃)
[mb₂]    ...
             ↓              ↓              ↓
[mb₀]    Actor 1(B₁) ← Actor 2(B₂) ← Actor 3(B₃)
[mb₁]    Actor 1(B₁) ← Actor 2(B₂) ← Actor 3(B₃)
  • 각 actor가 동작하는 프로그램은 서로 다르며, 병렬적이면서도 서로 다른 stage를 처리한다는 점에서 MPMD 특성이 명확히 드러난다.

🟢 정리 및 핵심 요점:

  • MPMD 파이프라인 병렬화는 각 actor가 서로 다른 프로그램(다른 스테이지 연산)을 독립적으로 수행하는 방식이다.
  • Forward와 backward 연산이 미세하게 interleave 되어 activation 메모리를 효과적으로 줄이고, pipeline bubble을 최소화하여 전체 throughput을 높인다.
  • 예시에서 설명한 3단계 파이프라인은 모든 actor가 비동기적으로 작동하여 최대 효율을 달성하는 방식이다.

⚠️ 논문에서 언급한 한계점 요약

  • stage를 지나치게 세분화하면 dispatch overhead가 증가할 수 있다.
  • 스케줄의 세부 최적화는 시스템에서 자동화되지 않고 사용자의 선택에 맡겨져 있다.

📝 정리된 결론

본 논문의 핵심 알고리즘은 MPMD 기반의 파이프라인 병렬화로, 미세한 Forward-Backward 인터리빙을 통해 유휴시간을 최소화하고 activation 메모리를 최적화하여 우수한 확장성과 성능을 달성한다. 예시를 통해 세부 연산 흐름과 데이터 전송을 이해하면, 연산과 메모리 관리의 효율성을 명확히 파악할 수 있다. 다만 dispatch overhead를 비롯한 세부 최적화 문제는 여전히 해결할 과제로 남아있다.

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 :

본 논문에서 제시한 방법론(JaxPP)은 기존 방식(SPMD 기반 파이프라인 병렬화, GPipe 등) 대비 다음과 같은 명확한 성능 개선을 보여주며 특출난 결과를 달성하였다.

📈 논문 결과 상세 분석 및 비교

논문은 GPT-3 175B 및 Llama2 70B 모델에 대한 학습 성능(throughput)을 다양한 방법론과 비교하였다. 실험 환경은 다음과 같다.

  • 시스템: NVIDIA DGX H100 (80GB 메모리), InfiniBand NDR400 네트워크 사용
  • Precision: BF16

아래는 GPT-3 175B 학습 시 여러 방법론 간 성능 비교 결과이다.

방법론 GPUs Global Batch Pipeline Parallelism Tensor Parallelism Data Parallelism Step Time (s) TFLOPS/device
JaxPP (제안 방법) 128 256 8 8 2 9.64 457
JAX FSDP 128 256 1 1 128 10.70 412
JAX SPMD PP 128 256 16 4 2 13.96 316
NeMo (고성능 최적화) 128 256 8 4 4 9.78 500

📌 특출난 점

  • JaxPP는 SPMD 기반 파이프라인 병렬화(GPipe 등) 보다 약 44.6% 높은 성능을 달성하였다.
  • JaxPP는 JAX Fully-Sharded Data Parallelism(FSDP)에 비해 약 11% 높은 성능을 보였다.
  • NeMo에 비해서는 커스텀 커널 없이도 NeMo의 약 91.4% 성능을 유지하며 뛰어난 성능을 보였다. 특히 NeMo는 높은 성능을 내기 위해 많은 최적화된 커스텀 커널을 사용하는 반면, JaxPP는 일반적인 환경에서도 우수한 성능을 낸다는 점에서 매우 주목할 만하다.

🚩 JaxPP의 성능이 뛰어난 주요 원인

논문에서는 JaxPP의 성능 개선 원인을 다음과 같이 제시하였다:

1️⃣ MPMD 기반 유연한 스케줄링(Interleaved 1F1B)

  • 기존의 GPipe 방식은 각 디바이스(actor)가 항상 동일한 연산을 동시에 수행하는 방식으로, pipeline bubble이 크다.
  • 1F1B Schedule은 forward 연산 직후 backward 연산을 바로 처리하여 activation 메모리 사용량을 획기적으로 줄이고, pipeline bubble을 최소화한다.

2️⃣ Activation 재계산(Remat)의 최소화

  • Interleaved 1F1B 스케줄을 사용하여 activation을 stage 개수에 비례하여 보관하므로, microbatch 개수에 비례하여 보관하는 기존 GPipe 대비 rematerialization overhead가 크게 줄어든다.

3️⃣ 비동기 Point-to-Point 통신 활용

  • 기존의 SPMD 방식(GSPMD)의 collectives(All-reduce 등)는 고대역폭 네트워크 환경에서만 최적 성능을 발휘하는 반면, JaxPP의 MPMD 방식은 저대역폭 네트워크 환경에서도 효율적인 비동기적인 Point-to-Point(P2P) 연산을 통해 통신 오버헤드를 최소화할 수 있다.

성능 향상 요소 구체적 분석 (GPT-3 175B)

  • 기존의 GPipe 방식에서는 높은 activation 재계산 비용(rematerialization)이 큰 비중을 차지했으나, JaxPP는 이를 최소화하여 약 20%의 성능 향상을 얻었다.
  • 또한, JAX SPMD 방식에서 발생하는 pipeline bubble로 인한 손실을 제거해 추가적인 성능 향상을 이끌었다.
구분 JAX SPMD PP JaxPP (MPMD)
연산 및 Collective 연산시간 유사 유사 (약간 개선)
Rematerialization(activation 재계산) 높음 현저히 낮음
Pipeline Bubble Overhead 높음 매우 낮음
Send/Receive Overhead 동기적 전송으로 오버헤드 큼 비동기적 전송으로 오버헤드 최소화

💡 논문의 한계 및 개선 가능성

하지만 논문은 다음과 같은 잠재적 한계를 가진다:

  • Dispatch overhead: 너무 작은 task로 나누어질 경우, dispatch 비용이 커져 성능 저하가 발생할 수 있다. 이 문제는 task fusion 등 최적화 전략으로 보완할 수 있지만 추가적인 최적화가 요구된다.

  • 스케줄 최적화 자동화 부족: 논문에서의 스케줄링은 자동 최적화가 아닌 사용자 정의 방식이므로, 최적의 스케줄 설정을 찾는 과정에서 추가적인 실험과 전문성이 요구된다.

한계점 개선 방향
Dispatch overhead task 크기의 최적화 자동화
사용자 정의 스케줄링 cost model 기반 자동 스케줄 최적화 도입

🚀 결론 정리

JaxPP는 MPMD 방식을 이용한 유연한 pipeline parallelism을 통해, 특히 activation 메모리 사용과 통신 오버헤드를 최소화하여 대규모 딥러닝 모델 학습 시 기존 방법 대비 매우 우수한 성능을 달성하였다. 다른 방법론과 비교해 특히 커널 최적화 없이도 높은 범용성을 유지하면서도 동등 이상의 성능을 보여 실무적인 활용성이 뛰어난 점에서 독보적이다.

하지만 dispatch overhead의 해결과 더 나은 자동화된 스케줄링 방안의 도입이 향후 연구의 방향으로 제시될 수 있다.

Q : 이 논문에서 제시된 방법을 실제로 사용하려면 기존 방법에서 어떠한 구현이 추가적으로 필요하고 이러한 구현에 소모되는 공수 및 연산에 필요한 컴퓨팅 자원의 크기에 대해서 계산해줄 수 있겠니?

A :

논문의 방법론(JaxPP의 MPMD 기반 Pipeline Parallelism)을 기존의 JAX 및 SPMD 환경에서 실제로 적용하려면 다음과 같은 추가적인 구현 및 컴퓨팅 자원이 필요하다.

📌 기존 방법 대비 추가로 필요한 구현 사항

기존 JAX 또는 GSPMD(SPMD) 기반 환경에서 본 논문의 방법론을 적용하려면 크게 다음 4가지 구현이 추가적으로 필요하다:

① Pipeline stage 정의

  • 각 모델 연산을 pipeline_yield 라는 커스텀 annotation을 사용하여 논리적 스테이지로 나누는 작업이 필요하다.
  • 사용자의 모델 코드 일부를 다음과 같은 방식으로 수정해야 한다.
# 기존 코드
def forward(X, W1, W2):
    H1 = relu(X @ W1)
    H2 = relu(H1 @ W2)
    return H2

# JaxPP의 추가 구현
def ffn(X, W1, W2):
    H1 = relu(X @ W1)
    H1 = pipeline_yield(H1)  # ← 추가 구현 필요
    H2 = relu(H1 @ W2)
    H2 = pipeline_yield(H2)  # ← 추가 구현 필요
    return H2
  • 이 구현 자체는 복잡하지 않으나, 모델이 클수록 stage를 최적으로 나누기 위해 여러번의 실험이 필요하여, 모델 규모에 따라 몇 시간에서 며칠 이상의 설계 공수가 소요될 수 있다.

② Gradient Accumulation Loop 구현

  • 기존 학습 루프에 accumulate_grads라는 JaxPP 특화 API 사용
  • 기존 loop를 아래와 같이 변경해야 함:
# 기존 loop
for i in range(batch_size):
    grads += compute_gradients(batch[i])

# 추가 구현이 필요한 JaxPP loop
grads, loss = jaxpp.accumulate_grads(microbatch_grads, schedule)(batch)
  • 이 구현 자체는 상대적으로 간단하나, 기존 코드를 재구성하는 과정에서 약간의 코딩 및 디버깅 공수가 요구됨.
    예상 공수는 기존 코드의 복잡도에 따라 약 2~5일 정도 소요 가능.

③ Task scheduling과 placement inference

  • JaxPP의 task graph scheduling 및 통신 패턴 자동 추론을 위한 추가적인 하위 모듈이 필요.
  • 명시적으로 Task graph를 정의하거나 이를 자동화하는 logic을 추가해야 함.
schedule = [
  [Task(i=0, ty='fwd', stage=0), Task(i=1, ty='bwd', stage=0)],
  [Task(i=0, ty='fwd', stage=1), Task(i=1, ty='bwd', stage=1)],
]
  • 이를 위한 구현은 시스템 레벨의 프로그래밍을 포함하며, 파이프라인 병렬화를 위한 task graph를 정확히 설계하는데 추가적으로 약 1~2주의 공수가 예상된다.

④ Runtime (single-controller MPMD 구현)

  • XLA runtime과 별도의 RPC 기반 원격 호출(runtime)을 구현하여 SPMD actor들이 작업을 실행하게 하는 기능이 필요.
  • 논문에서는 Ray 프레임워크를 이용하여 RPC(Remote Procedure Call) 기반 시스템을 구성하여 이 문제를 해결함.
  • 이는 시스템 및 분산환경 구축의 복잡성을 포함하므로, 개발자 입장에서 약 1~3주 이상의 공수가 예상된다.

🛠️ 필요 공수 및 구현 작업 예상 종합 요약 (예상)

구현 항목 예상 소요 공수 구현 난이도
Stage 정의 (pipeline_yield 적용) 1일 ~ 3일 (쉬움)  
Gradient Accumulation Loop 구현 2일 ~ 5일 (중간)  
Task scheduling & placement 구현 5일 ~ 7일 (높음)  
RPC Runtime (Ray 기반 분산구축) 1주 ~ 2주 (매우 높음)  
  • 합산하면 전체 약 2~3주 (숙련된 엔지니어 2명 기준)의 공수가 요구될 것으로 예상됨.

💻 필요한 컴퓨팅 자원의 크기 및 요구 사항

논문에서 제공된 실험은 다음과 같은 자원으로 이루어졌다.

  • 하드웨어: NVIDIA DGX H100 GPU 클러스터
    • GPU: 각 노드당 8개 NVIDIA H100 GPU (80GB 메모리)
    • 네트워크: InfiniBand NDR400 (400Gbps 수준)

실험 예시로 사용된 GPU 자원의 예:

모델 GPU 개수 Tensor Parallelism Pipeline Parallelism 데이터 병렬화
GPT-3 175B 128 GPUs 8 GPUs 8 stages 2배 (16 node)
Llama2 70B 64 GPUs 8 GPUs 4 stages 2배 (8 node)

현실적인 최소 요구 자원 예측

  • 소규모 모델(수십억 파라미터 이하):
    • 최소 GPU 자원: 4~8 GPUs, 단일 노드에서도 충분히 실험 가능
    • 최소 권장 네트워크: NVLink 또는 Infiniband와 같은 고속 GPU interconnect 필수 (최소 200Gbps 이상 권장)
  • GPT-3급 (175B) 모델 이상 실험 시:
    • 최소 64~128 GPUs (NVIDIA H100 또는 A100급) 클러스터 권장
    • NVSwitch, InfiniBand NDR (400Gbps) 이상의 고대역폭 인터커넥트 필수
    • 각 GPU당 최소 80GB 이상의 메모리 필요 (BF16 정밀도 기준)

📝 결론 요약 (추가 구현 & 자원 필요성)

  • 기존 SPMD 환경에서 JaxPP의 MPMD 기반 방법론을 적용하려면 pipeline stage 정의, gradient accumulation loop 구현, task scheduling 및 분산 시스템 구축과 같은 추가적인 구현 공수(총 약 2주~3주)가 요구된다.
  • 계산 자원은 최소 고성능 GPU 클러스터(최소 수십 GPUs 이상) 및 고속의 GPU interconnect가 필요하며, GPT-3급 이상 대규모 모델 학습 시에는 64~128개 이상의 GPU 클러스터가 필수적이다.

이러한 구현과 자원을 확보한다면, 논문에서 제안한 방법론의 성능 개선 효과를 현실적으로 누릴 수 있을 것이다.

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 :

이 논문에서 제시한 JaxPP의 입력 데이터 및 추론 과정을, 논문의 예시 모델(예: GPT-3, Llama2)을 기준으로 아주 구체적으로 설명하고, 필요 연산량 및 자원 측면에서 분석 및 정리하겠다.

1️⃣ 입력 데이터 예시 및 구조

본 논문에서의 주요 입력 데이터는 대규모 Transformer 모델 학습 시 사용되는 형태로 구성되며, 구체적으로 다음과 같은 형태를 가진다.

예를 들어, GPT-3 모델의 경우 입력 데이터는 다음 형태로 정의된다:

  • 모델: GPT-3 175B
  • 입력 데이터 형태:
    • 입력 배치: (global batch size, sequence length, hidden dimension)
    • 예: (256, 2048, 12288) (GPT-3 175B 기준 hidden dim: 12288)
    • Global batch는 다시 여러 개의 microbatch로 나눠져 처리됨 (예: global batch 256 → microbatch 32개 × 각 microbatch 크기 8).
Input data.shape = [256, 2048, 12288]
microbatches:
   mb_0 (size=8, 2048, 12288), mb_1, ..., mb_31

2️⃣ 파이프라인 병렬화를 이용한 모델 추론 과정

모델 추론 과정은 pipeline 병렬화로 나누어져 있으며, 본 논문에서 제안한 Interleaved 1F1B 스케줄을 통해 다음과 같이 진행된다:

📌 과정 상세 예시 (스테이지 3개 기준 예시)

모델 레이어 구조 예시 (Layer 수: 총 3개의 pipeline stage로 분리된 Transformer 계층 예시):

입력 → [stage 0 (layer 1~N/3)] → [stage 1 (layer N/3+1~2N/3)] → [stage 2 (layer 2N/3+1~N)] → 출력

🧩 Step-by-step 파이프라인 연산 예시 (Interleaved 1F1B):

Time Actor 1 (Stage 0) Actor 2 (Stage 1) Actor 3 (Stage 2)
1 F₀(mb₀) →    
2 F₀(mb₁) → F₁(mb₀) →  
3 F₀(mb₂) → F₁(mb₁) → F₂(mb₀)
… … … …
4 B₀(mb₀) ← B₁(mb₀) ← B₂(mb₀)
4 F₀(mb₃) → F₁(mb₂) → F₂(mb₁) →
5 B₀(mb₁) ← B₁(mb₁) ← B₂(mb₁)
… … … …

🔄 Forward/Backward 연산의 interleaving 특징

  • microbatch 단위로 forward와 backward 연산을 interleaved 방식으로 번갈아 수행하여 activation 저장 메모리를 줄임.
  • Stage 간 데이터 전송은 비동기 P2P로 이루어져 통신 대기 시간을 최소화.

3️⃣ 모델 추론 과정에서 필요한 연산 및 자원 분석

모델: GPT-3 (175B 파라미터)를 기준으로 설명.

  • 연산량 계산 예시: (GPT-3 기준)
    • 모델 크기: 175B 파라미터
    • 각 forward pass당 필요한 계산량(약 추정):
      • 약 350 TFLOP per forward pass (GPT-3 논문 기준)
    • 총 연산량 예시 계산 (GPT-3, Sequence Length 2048):
    Forward 연산 = 2 * (#Param) * (#Tokens per Batch)
             = 2 × 175B × (Global Batch Size × Seq Length)
             = 2 × 175 × 10^9 × (256 × 2048)
             = 1.8 × 10¹⁸ FLOPS (batch 당 연산량)
  • 논문에서 실제 예시 데이터(Global Batch=256, seq length=2048)로 추론 시 TFLOPS 측정:
시스템 GPU 수 TFLOPS/Device Step Time (s)
JaxPP 128 457 9.64
JAX FSDP 128 412 10.70
JAX SPMD PP 128 316 13.96

→ JaxPP가 동일 자원 환경에서 기존 방식(JAX SPMD)보다 빠른 연산 속도와 효율성을 보인다.

4️⃣ 추가 구현 공수 및 자원 필요량 추정

추가적인 구현 공수

  • Stage Annotation (pipeline_yield 적용): 약 1~3일
  • Gradient Accumulation loop 구성 (accumulate_grads 적용): 약 2~5일
  • Task Graph Scheduling 및 Runtime 구성 (분산환경 구축): 약 1~2주 이상

전체적으로 최소 1주~최대 2주 이상의 공수가 필요하다.

연산에 필요한 자원의 크기

  • 논문에서 사용한 실험 환경:
    • GPU: NVIDIA DGX H100 (80GB 메모리/GPU, 8 GPU/node)
    • Interconnect: InfiniBand NDR400 (~400Gbps)
  • 실험 기준(GPT-3 175B) 자원 필요량:
    • 최소 GPU 수: 64~128 GPU
    • 모델 학습 가능 GPU 메모리: 최소 40GB 이상 필수 권장
    • 최소 네트워크 대역폭 요구량: 200Gbps 이상 필수, 권장 400Gbps 이상

📝 결론 및 정리

항목 내용
입력데이터 (Batch size, Seq length, Hidden dim) 예: (256, 2048, 12288)
추론과정 핵심 Pipeline 병렬화 (Interleaved 1F1B 방식), 비동기 P2P 통신
연산 효율성 JaxPP가 기존 SPMD방식 대비 44.6% 높은 TFLOPS 달성
추가 구현 공수 Stage Marking, Gradient Loop, 스케줄링 및 통신 구현 (~2주)
컴퓨팅 자원 요구량 GPU 64개 이상 (권장: 128개), 80GB GPU, 최소 200Gbps Interconnect 필요

이러한 정리된 분석을 통해, JaxPP를 실제로 적용할 경우 명확한 구현 과정과 자원 소요를 예측하고 성능 향상 효과를 현실적으로 판단할 수 있다.

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

A :

본 논문에서 제안한 JaxPP 시스템의 뛰어난 성능과 유연성에도 불구하고, 논문에서 제시된 MPMD 기반의 pipeline 병렬화는 다음과 같은 한계점들을 갖고 있다:

  • Dispatch Overhead 문제
  • 비균질(Non-homogeneous) Stage 처리의 제한성
  • 사용자의 수동적인 스케줄 최적화

이러한 한계를 해결하기 위해 향후 고려할 수 있는 연구방향과 방법론을 자세하게 정리하여 제시하겠다.

🚩 (1) Dispatch Overhead 문제 해결 방향

📌 한계점

  • Task를 지나치게 작게 나누면 각 task의 dispatch overhead가 커져 성능이 감소할 수 있다.

🔨 해결 방안 및 연구 방향

개선방향 설명 및 접근 방법
Task Fusion 최적화 작게 나누어진 task들을 컴파일 단계에서 동적 또는 정적 최적화하여 자동으로 Task Fusion (Auto-Fusion). 작은 task들을 더 큰 단위로 묶어 dispatch 빈도를 줄임.
Dispatch 최적화 runtime 설계 단일 RPC 호출로 여러 task를 병합하는 최적화된 runtime 구조 구축 (논문 내에서 일부 수행됨). 더 고도화된 자동 병합 알고리즘 도입 가능.
Granularity 최적화 자동화 모델 구조 및 task 사이즈를 분석하여 최적의 task 크기를 자동으로 추천해주는 자동화 시스템을 설계하는 연구 수행 (예: Reinforcement learning 기반 최적화)

🚩 (2) 비균질적(Non-homogeneous) Stage 처리 개선 방향

📌 한계점

  • 현재 논문의 구현 방식은 stage 간 데이터 종속성에 따라 stage를 정의하므로, 스테이지 크기 및 연산 형태가 다른 비균질 모델에서 효율성이 떨어질 수 있다.

🔨 해결방안

  • 자동화된 Heterogeneous Stage 최적화:
    • Stage의 크기 및 연산량을 기반으로 자동으로 최적의 스테이지 분할을 결정하는 Cost model 기반의 자동 분할 기능 구현.
    • 예: Alpa 시스템이 사용한 것과 같은 비용(cost) 모델 기반 최적화 방법 활용 가능.
구분 세부 개선 방향
자동 비용 모델 스테이지별 연산량과 통신 비용을 추정해 최적의 스테이지 구성 도출.
동적 재구성 학습 과정에서 스테이지 크기 및 연산 형태에 따라 동적으로 조정하는 adaptive 파이프라인 구현.

🔨 해결 예시

  • 스테이지를 논리적 연산 단위로 나누고, 각 스테이지의 자원 요구량을 미리 측정하여, 자동으로 최적화된 배치 및 스케줄링 수행.

🚩 (2) 최적 스케줄 탐색의 자동화 부족 개선 방향

📌 한계점

  • 현재의 JaxPP 구현은 최적 스케줄을 사용자가 수동으로 설정해야 하며, 최적화된 스케줄 탐색에 추가 실험 및 전문 지식이 필요함.

🔨 해결 방향

  • Pipeline schedule의 자동 최적화 알고리즘을 시스템에 추가로 구현하여, 사용자가 수동으로 실험하지 않아도 자동적으로 최적의 스케줄링을 제시할 수 있게 함.

✅ 구체적인 방법:

  • 정적 분석 및 휴리스틱(Static analysis & heuristic):
    • 데이터 의존성 그래프를 정적으로 분석해 최적 스케줄 제안.
  • 강화학습(RL) 기반 동적 탐색:
    • 다양한 스케줄링 전략을 탐색하며, 실험 중 얻어진 성능 데이터를 바탕으로 강화학습이나 다른 메타휴리스틱 방법을 통해 최적의 스케줄 자동 학습 및 선정.
자동 최적화 접근 방법 세부 구현 및 특성
휴리스틱 기반 연산량 및 메모리 제약 조건을 고려한 greedy heuristic 알고리즘 적용
강화학습 기반 시스템 상태와 스케줄 성능 결과를 feedback으로 활용하여 최적의 스케줄링 학습

🚩 (3) JaxPP 시스템 확장성 개선 방향

📌 한계점

  • 현재 구현된 JaxPP는 주로 NVIDIA GPU 환경(NVLink, InfiniBand)에 최적화되어 있으며, 범용적인 클라우드 환경이나 기타 이기종 디바이스 지원이 약할 가능성이 존재한다.

🔧 해결 방향

  • 다양한 하드웨어 및 네트워크 환경을 위한 범용 인터페이스 추가 구현.
  • 범용 하드웨어 플랫폼(CPU, TPU 등)에서 성능 손실을 최소화하는 범용 추상화 계층 추가 연구 및 적용.
자원 다양성 개선 방향 세부 개선 방법
디바이스 추상화 하드웨어별로 통신 및 연산 최적화를 자동으로 적용 가능한 미들웨어 설계
클라우드 지원 다양한 클라우드 플랫폼에서 성능 효율적 배포 지원 (예: Kubernetes 기반)

🚩 결론 및 나의 의견 (📌 My Perspective)

이 논문의 한계점은 크게 Dispatch overhead, 비균질 모델 처리 제한성, 그리고 사용자에게 의존한 스케줄 최적화의 한계라는 세 가지 문제이다.

이러한 한계를 극복하기 위한 가장 유망한 방향성은 다음과 같다:

  • 작은 task들의 자동 병합 및 최적화된 디스패치 전략 개발
  • 스테이지별 연산 비용 모델 기반의 자동 최적화
  • 자동 스케줄 탐색 및 강화학습 등 메타휴리스틱 활용한 최적 pipeline 스케줄링
  • 이기종 플랫폼 지원을 위한 미들웨어 계층 설계 및 범용성 확장

특히 개인적인 견해로는, 비용 모델과 강화학습을 이용한 스케줄 자동 최적화 접근법이 매우 유망하다고 생각한다. 이는 사용자가 복잡한 최적화를 수동으로 관리하지 않아도 자동으로 최적의 성능을 달성할 수 있게 하는 현실적이고 강력한 방향이 될 것이다.

📌 결론 요약 (한계 및 극복 방향)

한계점 유망한 해결 방법
Dispatch Overhead Task 병합 자동화, RPC 최적화 runtime 개발
비균질 Stage 처리 문제 비용 모델 기반 자동 최적화 접근
수동 스케줄링 최적화 강화학습 또는 메타휴리스틱을 이용한 자동화된 최적 스케줄 탐색

이러한 접근을 통해 논문의 뛰어난 아이디어를 더욱 실용적으로 완성하여, 더 범용적이고 고성능인 시스템으로 발전할 수 있을 것이다.

Q : 본 논문에서 제안한 JaxPP 시스템이 기존의 GPipe 방식 대비 activation 메모리를 현저하게 줄일 수 있었던 근본적인 이유는 무엇인가?

A :

본 논문의 JaxPP 시스템이 GPipe 방식 대비 activation 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있었던 근본적인 이유는, pipeline 병렬화의 스케줄링 전략 자체를 다르게 설계했기 때문이다.

기존 GPipe 방식은 모든 스테이지가 동시에 forward 연산을 수행하고, 이후 모든 마이크로배치의 activation을 backward가 수행될 때까지 저장한다. 따라서 GPipe는 메모리 사용량이 pipeline의 마이크로배치 수에 비례한다. 예를 들어, 10개의 마이크로배치를 사용한다면, backward 연산이 시작될 때까지 10개 마이크로배치의 모든 activation을 메모리에 유지해야 한다.

반면, 본 논문의 JaxPP 시스템은 Interleaved 1F1B(1-forward-1-backward)라는 스케줄을 사용한다. 이 스케줄은 forward 연산이 진행된 직후 곧바로 그 마이크로배치의 backward 연산을 시작함으로써 activation이 저장되는 기간을 크게 단축한다. 결과적으로 activation을 저장해야 하는 마이크로배치의 수가 아닌, pipeline의 스테이지(stage) 개수에 비례하여 activation을 저장하게 된다. 만약 파이프라인이 4개의 stage로 구성되어 있다면, activation은 4개의 stage만큼만 저장하면 된다.

즉, JaxPP는 activation 메모리 요구량을 ‘마이크로배치 수’에서 ‘스테이지 수’로 근본적으로 감소시킴으로써, GPipe에 비해 현저히 적은 activation 메모리 사용을 가능하게 했다.

Q : 논문에서 제시된 Interleaved 1F1B 스케줄을 선택했을 때 발생할 수 있는 dispatch overhead 문제는 구체적으로 어떠한 조건에서 두드러지게 나타나며, 이를 최소화하기 위한 방안은 무엇인가?

A :

📌 Dispatch Overhead 발생 원인 및 상황

논문에서 제안한 JaxPP의 MPMD 기반 Interleaved 1F1B 스케줄은 여러 스테이지를 세분화하여 각 연산(task)을 개별적으로 분할하고, 이를 비동기적으로 디바이스에 전달(dispatch)하는 방식을 사용한다. 따라서 스테이지를 지나치게 미세하게 나누거나, microbatch 크기를 너무 작게 설정하면 연산량이 작아져 각 task를 디바이스에 전달할 때 발생하는 Dispatch 오버헤드가 급격히 증가한다.

특히 다음 두 상황에서 Dispatch Overhead가 두드러지게 나타난다.

  • Stage가 지나치게 많고, 각 Stage의 연산량이 작은 경우
    • 작은 Stage 단위는 XLA 컴파일 및 Task dispatch의 빈도를 높이며, RPC 호출 자체의 latency가 GPU 연산 시간 대비 상대적으로 높아진다.
  • Microbatch 크기가 너무 작아 많은 microbatch로 나뉜 경우
    • microbatch 크기가 작아지면 각 연산(task)의 GPU 커널 연산 시간이 매우 짧아져, Task 실행보다 Dispatching이 차지하는 비율이 상대적으로 커진다.

🚩 Dispatch Overhead 최소화를 위한 방법 (논문에서 제시된 해결책 포함)

논문에서 제시된 방법 및 추가 가능한 개선 방향을 통해 Dispatch 오버헤드를 최소화할 수 있다.

(1) Task 크기의 최적화 (Task Fusion)

  • 작은 task를 더 큰 단위로 묶어서 dispatch 빈도를 줄인다.
  • JaxPP는 논문에서 “Task fusion”을 통해 dispatch 횟수를 줄이는 전략을 이미 활용하고 있음.
  • 즉, 여러 개의 작은 task를 한 번의 원격 호출(RPC)에 묶어서 전달하는 방식을 사용한다.

예시 코드 방식:

# 기존 비효율적 방법
dispatch(task1)
dispatch(task2)
dispatch(task3)

# 최적화된 방법 (Task fusion)
dispatch([task1, task2, task3])

이렇게 fusion을 통해 원격 호출 빈도를 줄이면 Dispatch Overhead가 현저히 줄어든다.

실험적 수치 (GPT-3 175B): | 방법 | 작은 Stage 수 | 큰 Stage 수 | |——|—————|————–| | TFLOPS/device | 370 | 457 |

  • 작은 stage가 많은 경우, dispatch overhead가 증가하여 성능이 최대 20% 이상 저하될 수 있음.

✅ 추가로 가능한 Dispatch Overhead 최소화 전략

다음은 논문에서 명시적으로 언급되지 않았으나 실무적으로 추가할 수 있는 효율적 방안이다.

① Task 크기 최적화 (Granularity Optimization)

  • 각 Task 크기를 자동으로 최적화하는 heuristic을 도입하여 dispatch 오버헤드를 최소화
  • 비용(cost) 모델을 활용하여 최적의 stage 크기 자동 선정 (Alpa 방식)

예시적인 비용모델(cost model) 적용 방식:

optimal_stage_size = minimize(dispatch_overhead + compute_overhead + communication_overhead)
  • 각 Stage의 연산량을 측정하고 dispatch 비용을 고려하여 최적화

✅ Dispatch Overhead 감소를 위한 추천 방안 정리

방법 특징 및 효과 적용 난이도
Task Fusion (논문 구현) 작은 task 여러 개를 병합하여 RPC 호출 횟수 최소화 낮음 (이미 구현됨)
Cost-model 최적화 최적의 stage granularity를 비용모델 기반 자동화 높음 (개발 필요)
비동기 prefetch 활용 데이터를 미리 비동기로 가져오는 방식으로 dispatch latency 최소화 중간 (부분적 구현)

🔍 내 생각과 권장 방안

실무적 관점에서 가장 유망한 전략은 이미 논문에서 부분적으로 구현된 “Task fusion” 전략을 더 강화하여 Dispatch Overhead를 근본적으로 낮추는 것과, 보다 장기적으로는 비용 모델(cost-model)을 활용한 자동화된 최적 Stage 크기 선정이다. 특히 cost-model 기반의 자동화된 최적화는 다양한 하드웨어 환경에서 보다 범용적이고 강력한 해결책이 될 수 있다. 이는 사용자가 수동으로 실험하고 최적화하는 비용을 줄일 뿐 아니라, 모델 확장에 따른 자동적인 최적 성능을 보장하는 방향이 될 것이다.

📝 결론 요약

Dispatch Overhead가 큰 상황 추천하는 최적화 방안 기대 효과
너무 작은 Stage 분할 Task 병합 및 RPC 병합 호출 (Task Fusion) RPC 호출 횟수 최소화로 overhead 감소
세밀한 microbatch 단위 비용 모델 기반 자동화된 최적화 stage 선정 Dispatch 및 kernel launch overhead 최소화
통신 오버헤드 비동기 prefetching 및 overlapped communication Latency 최소화 및 성능 향상

정리하면, Dispatch Overhead 문제를 효과적으로 해결하기 위해 논문에서 이미 구현된 Task fusion 전략과 더불어 장기적으로는 비용 모델 기반 최적화를 활용하는 것이 가장 이상적이고 유망한 접근이라고 판단된다.

Q : 논문의 방법론이 다른 최적화된 시스템(예: NeMo) 대비 별도의 커스텀 커널 없이도 우수한 성능을 달성한 이유와, 실제로 다양한 모델 및 플랫폼 환경에서도 이러한 성능이 지속될 수 있을지에 대한 견해를 제시해달라.

A :

본 논문에서 제안한 JaxPP 시스템이 NeMo와 같은 고도로 최적화된 시스템과 비교했을 때 별도의 커스텀 커널 없이도 경쟁력 있는 우수한 성능을 달성한 이유는 다음과 같다.

🟢 JaxPP가 별도의 커스텀 커널 없이 높은 성능을 달성할 수 있었던 이유 (논문에서 제시된 이유)

논문에서 제시된 성능 비교 결과 (GPT-3 175B 모델, 128 GPUs 환경):

시스템 Throughput (TFLOPS/device) Step Time
JaxPP (제안) 457 9.64초
NeMo (최적화) 500 9.78초

성능이 비슷한 이유는 JaxPP가 NeMo 수준의 커스텀 최적화를 하지 않음에도 다음의 최적화 전략을 효율적으로 사용하기 때문이다.

🚩 (1) 효율적인 Interleaved 1F1B Pipeline 스케줄링 활용

  • activation 저장량 최소화:
    • Forward 연산이 끝난 후 즉시 backward 연산이 진행되어, activation 메모리를 stage 수에 비례하도록 감소시키고, rematerialization 비용을 현저히 줄임.
    • Rematerialization 비용이 전체 step의 20%까지 영향을 미치는 기존 GPipe 방식과 달리, JaxPP는 이 비용을 거의 제거하였다.

📊 예시로 본 메모리 사용량 비교:

방법 메모리 사용량 Activation 저장 시간 Rematerialization 비용
GPipe Microbatch 수 비례(크기 큼) 높음 높음
JaxPP(1F1B) Stage 수에만 비례 (낮음) 낮음 낮음
  • 별도의 커스텀 커널 없이도 메모리 사용량이 줄어든 덕분에 기존 대비 효율적 GPU 자원 사용이 가능해져 성능이 높아진 것이다.

🟢 성능 개선을 이끈 추가적 핵심 요소들

① MPMD로 인한 유연한 통신 최적화

  • 기존 SPMD 시스템(GSPMD, GPipe)은 collectives 통신(All-reduce 등)에 의존하여 대규모 시스템에서 큰 오버헤드가 발생.
  • JaxPP는 MPMD 방식을 이용하여 point-to-point 통신을 사용하며, 통신을 비동기적으로 최적화하여 overhead를 현저히 낮췄다.
  • 이로 인해 별도의 통신 관련 커스텀 커널이 없이도 경쟁력 있는 성능을 확보할 수 있었다.

② 기존 XLA 생태계 활용

  • JaxPP는 JAX/XLA 기반 환경을 최대한 활용하여, 이미 최적화된 JAX 컴파일러의 자동 SPMD 분산연산(연산 fusion, layout 최적화 등)의 혜택을 얻음.
  • 추가로 XLA의 커널 최적화를 자동적으로 활용하여 효율성을 극대화했다.

🟠 추가적인 개인적인 견해 (모델 다양성과 플랫폼 환경에 따른 성능 유지 가능성 평가)

📌 다양한 모델 환경에서의 성능 지속 가능성 평가

  • 논문에서 평가한 모델은 GPT-3(175B)와 Llama2 (70B)로, 대표적인 Transformer 계열의 거대 모델들이다.
  • Transformer 모델 특성상 연산의 대부분이 matmul과 같은 BLAS 연산을 기반으로 하므로, JaxPP가 사용한 XLA 환경의 자동 최적화 기능으로도 별도의 커스텀 커널 없이 효율적인 연산 성능이 유지될 가능성이 매우 높다.

그러나 다음과 같은 상황에서는 성능이 떨어질 가능성도 존재한다:

다른 모델 유형 JaxPP 적용 시 잠재적 문제점
비표준 연산 위주 모델 (Sparse 연산 등) 별도의 커스텀 커널이 필요한 경우 JaxPP가 불리
소규모 모델 (10억 파라미터 이하) pipeline overhead가 연산량 대비 높아질 수 있음

즉, JaxPP는 기본적으로 대규모 dense 모델(특히 Transformer 계열)의 연산에 매우 효율적인 시스템이며, 이는 곧 유사한 구조와 데이터 병렬 연산을 기반으로 하는 대부분의 Transformer 계열 모델에 일반화될 가능성이 매우 높다. 하지만 연산 유형이 크게 다른 모델(예: sparse embedding 등)에선 NeMo의 커스텀 최적화가 상대적으로 더 강력한 성능을 낼 가능성이 크다.

🟡 성능 유지 가능성에 대한 견해 (내 의견)

  • 범용성 (Generality):
    • JaxPP는 별도의 커스텀 kernel을 구현하지 않아도 Transformer 기반의 범용 대규모 모델 학습에 높은 성능을 유지할 가능성이 매우 높다. 이유는 JAX/XLA의 자동화된 일반적 최적화 덕분이다.
  • 환경 확장성 (Flexibility):
    • 다양한 GPU 및 클라우드 환경에서 빠르게 이식 가능하므로 실무적으로 높은 가치를 지닌다.
    • 다만, 특화된 하드웨어 최적화가 추가된 시스템(NeMo)보다는 매우 특정한 환경에서는 성능이 조금 떨어질 수 있다.
  • 추가적 최적화 가능성:
    • JaxPP 역시 향후 커널 최적화(CUDA 커스텀 연산, 통신 최적화)를 일부 추가하면 성능이 추가적으로 개선될 수 있음.
    • 최적화 노력이 추가된다면, JaxPP는 NeMo와 유사하거나 더 뛰어난 성능을 보일 잠재력을 가지고 있다.

📌 결론적 요약 정리

구분 JaxPP (본 논문) 특징 및 장점 NeMo (타 최적화 시스템)
커스텀 커널 사용 여부 없음 (XLA의 자동 최적화에 의존) 다수의 최적화된 커널
성능 우수성 이유 Interleaved 1F1B 스케줄로 activation 메모리 최소화 및 효율적 P2P 통신 활용 커널 수준 고도의 최적화 적용
성능 유지 가능성 Transformer 등 범용 모델에서는 매우 높음 특정 모델 및 환경에 한정
범용성 다양한 모델 및 환경에 적용이 쉬움 제한적 (최적화 비용이 큼)

종합하면 JaxPP의 성능은 주로 모델 설계와 병렬화 전략에서 나오는 메모리 최적화 및 통신 전략의 효율성 덕분에, 별도의 커널 수준 최적화 없이도 범용적이고 지속 가능한 우수한 성능을 달성하고 유지할 수 있다. 다만, 더욱 특수한 환경에서는 NeMo와 같은 고도화된 커널 최적화 시스템 대비 다소 성능 손실이 발생할 수 있다.