GPU 경제학: AI 모델을 훈련하는 데 파산하지 않는 방법

많은 회사는 AI를 비즈니스에 통합하고 싶지만, 정교한 AI 시스템을 훈련하는 데 필요한 높은 비용, 특히 GPU와 같은 고가의 하드웨어에 의해 제한됩니다. 엘론 머스크는 엔지니어링 과제가 진행을 지연시키는 경우가 많다고 지적했는데, 특히 하드웨어를 AI에 최적화하는 데 있습니다. 큰 테크 회사들은 큰 언어 모델(LLM)을 훈련하는 막대한 비용을 지불할 수 있지만, 제한된 자원으로 인해 어려움을 겪는 작은 비즈니스들은 있습니다. 그러나 이러한 작은 플레이어들을 지원하는 전략들이 있습니다. 하드웨어에 초점을 맞춘 하나의 전략은 훈련 하드웨어를 최적화하는 것입니다. 예를 들어, 맞춤형 AI 칩과 렌털 GPU가 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 큰 회사에 더 적합합니다. 작은 회사들은 소프트웨어 기반 최적화가 더 접근 가능하고 비용 효율적인 대안입니다. 이러한 방법 중 하나는 혼합 정밀도 훈련입니다. 이 기법은 낮은 정밀도 작업을 사용하여 메모리 사용을 최적화하고 훈련 속도를 높입니다. 이러한 기술은 훈련 시간을 크게 개선하고 GPU 비용을 줄일 수 있습니다. 또 다른 접근 방식은 활성화 체크포인트입니다. 이 방법은 훈련 중에 필요한 값만 저장하여 메모리 소비를 최소화합니다. 그러나 훈련 시간이 약간 늘어납니다. 다중 GPU 훈련은 훈련 과정을 가속화하는 또 다른 전략입니다. 이를 통해 여러 GPU에 작업을 분배할 수 있습니다. DeepSpeed, FSDP, YaFSDP와 같은 도구들이 이러한 방법을 구현하는 데 도움이 됩니다. 각 도구는 점진적인 효율성 향상을 제공합니다. 이러한 혁신적인 소프트웨어 및 하드웨어 전략을 사용하면 제한된 자원으로 인해 어려움을 겪는 회사들도 AI 모델을 훈련하고 개발할 수 있습니다.