728x90 DeepLearningArchitecture2 [PYTORCH] DistributedDataParallel (DDP) 기본 개념과 DataParallel의 3가지 차이 및 성능 해결 방법 현업 딥러닝 아키텍트가 제안하는 고성능 분산 학습 아키텍처: 왜 기업용 AI 모델은 모두 DDP를 선택하는가?1. 분산 학습의 필연성: 왜 DistributedDataParallel(DDP)인가?최근 초거대 언어 모델(LLM)과 고해상도 이미지 생성 모델의 출현으로 단일 GPU만으로는 학습 시간을 감당하기 어려운 시대가 되었습니다. PyTorch에서 제공하는 DistributedDataParallel(DDP)은 멀티 GPU 및 멀티 노드 환경에서 모델을 학습시키기 위한 최적의 솔루션입니다. 과거에 많이 사용되던 `DataParallel(DP)` 방식은 단일 프로세스에서 멀티 스레딩을 사용하는 구조적 한계로 인해 GIL(Global Interpreter Lock) 문제와 마스터 GPU의 메모리 병목 현상을.. 2026. 4. 4. [PYTORCH] pin_memory=True 사용 방법과 3가지 성능 차이 해결 가이드 PyTorch를 활용한 고성능 딥러닝 학습에서 가장 간과하기 쉬운 설정 중 하나가 바로 pin_memory입니다. 단순히 하드웨어 사양을 높이는 것보다, 하드웨어 리소스를 소프트웨어적으로 어떻게 연결하느냐가 학습 속도를 결정짓습니다. 본 가이드에서는 Pinned Memory(Page-locked Memory)의 메커니즘을 분석하고, 언제 이 옵션을 켜야 최상의 퍼포먼스를 내는지 실무적인 관점에서 정리합니다.1. Pinned Memory의 기술적 배경과 CUDA의 관계일반적으로 호스트(CPU)의 메모리는 Pageable Memory 상태입니다. 운영체제는 RAM 부족 시 메모리의 일부를 디스크(Swap)로 옮길 수 있는데, 이 과정에서 메모리의 물리적 주소가 변경될 수 있습니다. 하지만 GPU로 데이터를 .. 2026. 3. 25. 이전 1 다음 728x90
