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ACCO: Accumulate While You Communicate for Communication-Overlapped Sharded LLM Training

Created by
  • Haebom

저자

Adel Nabli (MLIA, Mila), Louis Fournier (MLIA), Pierre Erbacher (MLIA), Louis Serrano (MLIA), Eugene Belilovsky (Mila), Edouard Oyallon (MLIA)

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 분산 학습에서 발생하는 통신 오버헤드 문제를 해결하기 위해 새로운 최적화 알고리즘인 ACcO(Accumulate while Communicate)를 제안합니다. 기존의 데이터 병렬 방식은 통신 지연으로 인해 확장성에 한계가 있고, 지역 최적화 알고리즘은 메모리 비용이 높다는 문제점이 있습니다. ACcO는 지연된 기울기를 누적하면서 새로운 기울기를 계산함으로써 GPU 유휴 시간을 줄이고 이종 하드웨어를 지원하며, 지연된 업데이트로 인한 수렴 문제를 완화하는 기술을 도입하여 ZeRO-1보다 훨씬 빠르고 효율적인 확장성을 제공합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM 분산 학습의 효율성을 향상시키는 새로운 최적화 알고리즘 ACcO 제안.
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통신 오버헤드 감소 및 이종 하드웨어 지원을 통한 확장성 개선.
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지연된 기울기 업데이트로 인한 수렴 문제 해결 방안 제시.
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ZeRO-1 대비 향상된 속도 및 확장성 확인.
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한계점:
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ACcO 알고리즘의 실제 적용 및 성능 평가에 대한 보다 상세한 분석 필요.
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다양한 LLM 아키텍처 및 데이터셋에 대한 일반화 가능성 검증 필요.
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제안된 수렴 문제 해결 기술의 효과 및 한계에 대한 추가 연구 필요.
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