많은 경우에 컴퓨터 한 대의 계산 자원만으로는 큰 신경망을 실행하기에는 부족합니다. 이에 대한 주요한 해결책 중 하나는 훈련 및 추론 작업을 여러 대의 컴퓨터로 분산하는 것입니다. 이러한 분산 처리는 계산 자원을 확장하고 대규모 모델을 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다. 이를 통해 더 큰 데이터 세트를 처리하거나 보다 복잡한 모델을 훈련할 수 있습니다. 분산 처리는 주로 데이터 병렬화 및 모델 병렬화와 같은 기술을 사용하여 수행됩니다. 데이터 병렬화는 데이터를 여러 컴퓨터에 나누어 각 컴퓨터에서 모델을 동시에 훈련하는 것을 의미하며, 모델 병렬화는 모델의 다른 부분을 여러 컴퓨터에 나누어 각 컴퓨터가 부분 모델을 독립적으로 관리하고 훈련하는 것을 의미합니다. 이러한 분산 처리 기술은 대규모 딥러닝 모델을 효율적으로 훈련하고 실행하는 데 중요한 역할을 합니다.
효율적인 추론을 위한 병렬 처리
추론의 분산은 상대적으로 간단합니다. 각 입력 보기를 각자 다른 컴퓨터로 처리하여 병렬적으로 수행하는 것이 가능합니다. 이러한 성질을 자료 병렬성이라고 합니다. 각 입력이 독립적으로 처리되기 때문에 이를 통해 추론 작업을 효율적으로 분산시킬 수 있습니다. 이러한 방식으로 병렬 처리를 수행하면 시간을 절약하고 대규모 데이터 세트에 대한 추론을 빠르게 수행할 수 있습니다.
모형 병렬성은 하나의 자료점을 여러 대의 컴퓨터가 처리하게 함으로써 각 컴퓨터가 모형의 각자 다른 부분을 실행하는 것입니다. 이러한 방식은 추론뿐만 아니라 훈련에도 적용할 수 있습니다. 훈련에서는 모델의 파라미터 업데이트를 병렬로 수행하는 것이 가능합니다. 예를 들어, 모델의 레이어를 여러 개의 컴퓨터로 나누어 각각 병렬적으로 훈련하는 것이 가능합니다. 이러한 모형 병렬성을 사용하면 대규모 모델을 효율적으로 훈련하고 실행할 수 있습니다.
훈련 과정에서 자료 병렬성을 갖추는 것은 일반적으로 어려운 문제입니다. 미니배치의 크기를 늘리는 것은 한 가지 방법이지만, 최적화 성능 면에서 선형적인 이점을 얻지 못할 수 있습니다. 대신 여러 컴퓨터가 여러 경사 하강 단계를 병렬로 계산하게 하는 것이 효과적일 수 있지만, 표준적인 경사 하강법은 전적으로 순차적인 알고리즘이기 때문에 어렵습니다. 즉, 단계 t에서의 기울기는 단계 t-1에서 계산한 매개변수에 의존하기 때문에 각 단계를 독립적으로 병렬로 계산하기 어렵습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 분산 경사 하강법과 같은 병렬화된 최적화 알고리즘들이 연구되고 있습니다. 이러한 알고리즘들은 병렬 계산을 통해 훈련 속도를 향상하면서도 모델의 성능을 유지하는 방법을 제공할 수 있습니다.
비동기 확률적 경사 하강법은 한 가지 해결책으로써 사용됩니다. 이 방법에서 각 코어는 잠금 없이 매개변수를 읽고 기울기를 계산한 후 잠금 없이 매개변수를 갱신합니다. 이렇게 함으로써 잠금을 적용하지 않기 때문에 일부 코어가 다른 코어의 결과를 덮어쓸 수 있습니다. 결과적으로 각 경사 하강 단계의 평균 개선량이 감소할 수 있지만, 단계들의 산출 속도가 증가함으로써 전체적으로는 학습이 좀 더 빨라질 수 있습니다. Jeff Dean 등은 이러한 무잠금 접근 방식의 다중 컴퓨터 구현을 선도적으로 연구하고 있습니다. 그들의 구현은 매개변수들을 공유 메모리가 아니라 하나의 매개변수 서버로 관리하여 병렬 처리를 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다.
상용 응용 프로그램에서는 기계 학습 모델을 훈련하는 데 필요한 시간과 메모리 비용을 낮추는 것보다 모델을 이용하여 추론을 실행하는 데 필요한 시간과 메모리 비용을 낮추는 것이 더 중요한 경우가 많습니다.
특히, 개인화가 필요하지 않은 응용 프로그램의 경우, 한 번 훈련한 모델을 다수의 사용자가 사용할 수 있도록 설치하는 것이 가능합니다. 이렇게 함으로써 최종 사용자의 컴퓨팅 자원이 개발자의 것보다 제한적인 상황에서도 효율적으로 모델을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 강력한 컴퓨터 클러스터에서 음성 인식 신경망을 훈련한 후, 이를 여러 사용자의 이동전화에 설치하여 사용할 수 있습니다. 이러한 방식은 개발자가 더 많은 컴퓨팅 자원이 있어야 하는 모델 훈련 과정을 한 번만 수행하면 되므로 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.
모델 압축을 통한 추론 비용 절감
추론 비용을 줄이는 한 가지 핵심 전략은 모델 압축입니다. 모델 압축 전략은 기본적으로 원래의 고비용 모델을 더 작은 저장 비용과 평가 비용이 낮은 모델로 대체하는 것을 의미합니다.
이를 통해 모델의 크기를 줄이고, 메모리 사용량과 추론 시간을 최소화할 수 있습니다. 이러한 모델 압축 전략은 모델 경량화, 파라미터 양자화, 가중치 규제, 프루닝 등의 기술을 사용하여 구현될 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 모델의 복잡도를 줄이고, 효율적인 추론을 가능하게 합니다.
모델 압축은 주로 과대적합을 피하기 위해 크기가 큰 모델에 적용될 수 있습니다. 일반적으로 독립적으로 훈련된 여러 모델로 구성된 앙상블 모델은 일반화 오차가 매우 낮습니다. 그러나 앙상블을 구성하는 각 신경망을 모두 평가하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 때로는 단일 모델의 크기를 늘렸을 때 일반화 성능이 더 향상되는 경우도 있습니다.
따라서 모델 압축은 이러한 앙상블 모델의 성능을 유지하면서도 모델의 크기를 줄여 메모리 사용량과 추론 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 앙상블 모델과 유사한 성능을 달성할 수 있으면서도 추가적인 비용을 절약할 수 있습니다. 종종 모델 압축은 앙상블 모델보다 메모리와 추론 비용이 적은 단일 모델을 만드는 것으로 이어질 수 있습니다.
큰 모델들도 작은 모델들과 마찬가지로 어떤 함수를 학습합니다. 큰 모델을 만들어야 하는 이유는 주로 훈련 데이터가 충분하지 않기 때문입니다. 일단 모델이 학습 데이터에 적합하게 학습되면, 해당 함수를 사용하여 무작위로 샘플링된 점들의 집합에 적용하여 무한히 많은 샘플을 생성할 수 있습니다.
이후에는 충분한 샘플을 얻은 다음, 작은 모델을 사용하여 이를 학습시킬 수 있습니다. 작은 모델의 용량을 효과적으로 활용하기 위해서는 후속 모델에 입력되는 새로운 데이터의 분포가 가능한 한 원래의 훈련 데이터와 비슷해야 합니다. 이를 위해 여러 방법이 있습니다. 예를 들어, 원래의 훈련 데이터를 약간 변형하여 새로운 샘플을 생성하거나, 생성된 모델을 사용하여 샘플을 생성하는 등의 방법이 있습니다.
이런 방식을 통해 큰 모델을 사용하여 충분한 샘플을 생성한 후, 이를 활용하여 작은 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있습니다. 이는 데이터의 분포를 보다 정확하게 모델링하고, 작은 모델을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
전이 학습을 활용한 효과적인 모델 학습
더 작은 모델을 원래의 훈련 데이터로 직접 훈련하면서, 큰 모델의 다른 특징을 복사하여 학습시킬 수 있습니다. 이를 전이 학습(transfer learning)이라고 합니다.
전이 학습은 일반적으로 다음과 같은 방식으로 이루어집니다.
1. 먼저 큰 모델을 훈련하여 원하는 작업에 대해 일반적인 특징을 학습합니다. 이렇게 하면 큰 모델은 데이터의 다양한 특징과 구조를 이해하고, 유용한 표현을 학습할 수 있습니다.
2. 그런 다음, 이 큰 모델의 일부 레이어나 특징을 가져와서 새로운 작은 모델에 적용합니다. 이를 통해 새로운 모델은 원래의 훈련 데이터로부터 새로운 작업에 대해 특징을 학습하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
3. 새로운 작은 모델을 조정하고, 추가적인 훈련을 통해 최종적으로 원하는 작업에 대해 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.
전이 학습은 특히 작은 데이터 세트나 새로운 작업에 대해 효과적입니다. 큰 모델이 이미 많은 데이터로 훈련되어 있기 때문에 새로운 작은 모델을 훈련하는 데에 도움이 될 수 있습니다. 이러한 방식으로 모델을 전이시킬 때는 기존 모델의 일부 레이어를 동결시키고, 다른 레이어는 훈련하는 방법 등을 고려하여 적절한 전이 학습 전략을 채택할 수 있습니다.
결론
따라서, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 같은 인공지능 분야에서 효과적인 모델 훈련과 추론을 위해 분산 처리와 모델 압축 등의 전략이 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, 대규모 모델의 효율적인 훈련과 실행을 위해 분산 처리 기술이 필수적이며, 추론 비용을 줄이기 위해 모델 압축이 효과적인 방법으로 적용될 수 있습니다. 또한, 전이 학습을 통해 작은 모델이 더 큰 모델의 특징을 활용하여 효율적으로 학습될 수 있습니다. 이러한 전략들은 모델의 효율성을 향상하고, 비용과 시간을 절약하는 데에 기여할 수 있습니다.