분산 컴퓨팅에서 World Size와 Rank란 무엇인가?
분산 컴퓨팅에서 World Size와 Rank란 무엇인가?
World Size는 분산 컴퓨팅 시스템에 참여하는 프로세스의 총 수를 의미합니다. 즉, 훈련이나 추론 과정에 참여하는 컴퓨터 또는 GPU의 개수를 나타냅니다.
Rank는 각 프로세스의 고유 식별 번호입니다. World Size N의 시스템에서 Rank는 0에서 N-1까지의 정수 값을 가집니다. Rank는 프로세스 간 통신 및 작업 분할에 사용됩니다.
예시
4개의 GPU를 사용하여 PyTorch 모델을 훈련한다고 가정해 보겠습니다.
- World Size는 4입니다.
- 각 GPU는 0에서 3까지의 Rank를 가집니다.
Rank 0의 GPU는 모델의 첫 번째 배치를 처리하고, Rank 1의 GPU는 두 번째 배치를 처리하는 식으로 작업이 분할됩니다. 훈련 과정에서 각 GPU는 모델 파라미터를 서로 공유하고 업데이트합니다.
PyTorch에서 World Size와 Rank 사용
PyTorch는 분산 컴퓨팅을 지원하는 torch.distributed
패키지를 제공합니다. 이 패키지를 사용하여 World Size와 Rank를 설정하고 프로세스 간 통신을 수행할 수 있습니다.
다음 코드는 PyTorch에서 World Size와 Rank를 사용하는 간단한 예시입니다.
import torch
import torch.distributed as dist
# World Size 및 Rank 설정
dist.init_process_group(backend="nccl")
world_size = dist.get_world_size()
rank = dist.get_rank()
# Rank에 따라 작업 수행
if rank == 0:
# 모델 로딩 및 훈련 시작
...
else:
# 모델 파라미터 업데이트
...
예제 코드
import torch
import torch.distributed as dist
# World Size 및 Rank 설정
dist.init_process_group(backend="nccl")
world_size = dist.get_world_size()
rank = dist.get_rank()
# Rank에 따라 작업 수행
if rank == 0:
# 모델 로딩 및 훈련 시작
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# 데이터 로딩
...
# 모델 학습
...
# 모델 파라미터 업데이트
optimizer.step()
# 모델 저장
...
else:
# 모델 파라미터 업데이트
while True:
# 모델 파라미터 받기
model_params = dist.recv(src=0)
# 모델 파라미터 업데이트
model.load_state_dict(model_params)
# 업데이트 완료 알림
dist.send(src=0, tensor=torch.tensor(1))
이 코드는 2개의 프로세스 (World Size = 2)를 가정하여 작성되었습니다.
- Rank 0 프로세스는 모델 로딩, 학습, 저장을 담당합니다.
- Rank 1 프로세스는 Rank 0 프로세스로부터 모델 파라미터를 받아 업데이트합니다.
대체 방법
- TensorFlow: TensorFlow는 Google에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크입니다. TensorFlow는 분산 컴퓨팅을 위한
tf.distribute
API를 제공합니다. - Horovod: Horovod는 Uber에서 개발한 오픈소스 분산 딥 러닝 라이브러리입니다. Horovod는 TensorFlow, PyTorch, Keras 등 다양한 프레임워크와 호환됩니다.
- MPI: MPI (Message Passing Interface)는 분산 컴퓨팅을 위한 표준 프로그래밍 인터페이스입니다. MPI는 C, C++, Fortran 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.
선택 가이드
다음은 분산 컴퓨팅 프레임워크 선택 시 고려해야 할 사항입니다.
- 사용 편의성: 프레임워크 사용 편의성과 제공하는 API의 명확성을 고려해야 합니다.
- 성능: 프레임워크의 성능과 확장성을 고려해야 합니다.
- 호환성: 사용하는 프레임워크와 라이브러리와의 호환성을 고려해야 합니다.
- 지원: 프레임워크가 제공하는 커뮤니티 지원 및 문서의 질을 고려해야 합니다.
추가 정보
python python-3.x pytorch