멀티노드 학습에서 NAS의 역할

개요

멀티노드 학습에서 NAS(Network Attached Storage)의 역할은 고속 데이터 접근 및 분산 처리 효율성 향상에 있습니다. NAS는 다수의 GPU 머신(노드)가 딥러닝 학습 시 대규모 데이터셋을 공유하고, 데이터 이동 비용을 최소화하기 위한 필수적인 인프라로 작동합니다.

 

 

내용

1. 중앙집중식 저장소

NAS는 중앙집중식 데이터 저장소로 GPU 머신(노드)이 공유하는 단일 스토리지입니다. 대용량 데이터셋을 단일 NAS에 저장해 모든 GPU 노드가 동일한 버전의 데이터에 접근할 수 있도록 합니다. 또한 분산 학습 시 각 GPU 머신(노드)가 별도의 데이터 복제본을 유지하지 않고 NAS에서 직접 데이터를 불러올 수 있기 때문에 병렬 처리를 지원합니다.

 

2. 고성능 I/O

고대역폭 SSD NAS는 병렬 파일 시스템을 통해 초고식 읽기/쓰기 연산을 제공합니다. 더 나아가 GPU Direct RDMA 연동되어 InfiniBand 네트워크를 통해 GPU 메모리와 NAS를 직접 연결해 데이터 복사 횟수를 최소화합니다.

 

3. 데이터 동기화

학습 중 발생하는 모델 파라미터, 학습률, 손실 값 등을 NAS에 저장하여 모든 머신(노드)이 동일한 상태를 유지할 수 있도록 합니다.

 

4. 스토리지 병목 방지

NAS는 GPU가 데이터를 기다리지 않고 지속적으로 연산할 수 있는 고속 데이터 피드를 제공합니다. 예를 들어, PCIe 대역폭(약 30GB/s)이 아닌 InfiniBand HDR 200Gbps와 같은 고대역폭 네트워크로 연결됩니다.

 

결론적으로 NAS는 GPU 멀티노드 학습에서 데이터 공유, 고속 I/O 처리, 병목 현상 방지를 위한 중앙집중식 데이터 저장소입니다. NAS는 특히 InfiniBand와의 통합을 통해 GPU 간 직접 데이터 전송이 가능해져 분산 학습 효율성이 크게 향상시킵니다.