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속도와 비용의 열쇠: 멀티모달 AI 학습을 갉아먹는 ‘이미지 토큰 불균형’ 이야기
NCNAVER CLOVA Tech Blog
네이버클라우드는 멀티모달 모델 학습 시 발생하는 GPU 연산 부하 불균형 문제를 해결했다.
세 줄 요약
- 이미지 토큰 불균형 해소와 계산-통신 오버랩 기법을 적용하여 30B MoE 멀티모달 모델의 학습 처리량을 총 13.3% 향상시켰다.
- 수백만 시간의 H100 GPU가 투입되는 대규모 사전학습에서 학습 속도 개선은 막대한 비용 절감 효과를 가져온다.
- 이 최적화는 계산과 통신을 겹치는 오버랩 기법이 필수이며, 장시간 학습 시 메모리 누수 같은 디버깅 과정이 필요했다.
네이버클라우드는 멀티모달 모델 학습 시 발생하는 GPU 연산 부하 불균형 문제를 해결했다.