GPU 경제학: 비용 부담 없이 AI 모델을 학습시키기 위한 경제적인 전략

많은 기업들이 AI를 활용하여 운영을 혁신하고자 하지만, 고급 AI 시스템 교육에 따르는 막대한 비용으로 인해 어려움을 겪습니다. 엘론 머스크는 특히 대형 언어 모델(LLM)을 교육하고 최적화하는 데 필요한 GPU와 같은 하드웨어의 최적화에서 엔지니어링 문제가 종종 진전을 저해한다고 강조했습니다.

대규모 기술 기업은 교육 및 최적화에 수백만, 때로는 수십억 달러를 투자할 수 있지만, 예산이 한정된 소규모 기업 및 스타트업은 따라가기 힘든 경우가 많습니다. 이 기사에서는 자원이 부족한 개발자들이 AI 모델을 저렴하게 교육할 수 있는 여러 전략을 살펴보겠습니다.

AI 교육 비용 이해하기

AI 제품, 즉 기본 모델 또는 세밀하게 조정된 애플리케이션을 만들고 출시하기 위해서는 특별한 AI 칩, 특히 GPU에 의존하게 됩니다. 이러한 GPU는 비쌀 뿐만 아니라 확보하기도 어렵습니다. 머신러닝 커뮤니티에서는 이러한 격차를 설명하기 위해 “GPU 부유” 및 “GPU 가난”이라는 용어를 사용합니다. LLM 교육에 따르는 주요 비용은 머신러닝 알고리즘 자체가 아니라 하드웨어 구매 및 유지 관리에서 비롯됩니다.

이러한 모델을 교육하는 데는 상당한 계산 능력이 필요하며, 더 큰 모델은 더 많은 자원을 요구합니다. 예를 들어, LLaMA 2 70B을 교육하는 데는 70억 개의 매개변수를 2조 개의 토큰에 걸쳐 처리해야 하며, 최소 10^24회 부동 소수점 연산을 생성합니다. 하지만 충분한 GPU 리소스가 없다면 어떻게 해야 할까요? 낙담할 필요는 없습니다. 가능한 대안이 있습니다.

AI 교육을 위한 비용 효율적인 전략

기술 기업이 비싼 하드웨어 의존도를 줄이고 상당한 비용 절감을 이룰 수 있도록 돕는 혁신적인 전략이 여러 가지 있습니다.

1. 하드웨어 최적화

교육 하드웨어를 조정하고 최적화하면 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 비록 아직 실험적이고 비쌀지라도, 이 접근 방식은 대규모 LLM 교육을 위한 가능성을 지니고 있습니다. 마이크로소프트와 메타의 맞춤형 AI 칩, 엔비디아와 오픈AI의 새로운 반도체 프로젝트, Vast와 같은 기업의 GPU 임대 서비스가 그 예입니다. 그러나 이 전략은 상당한 초기 투자를 감당할 수 있는 대기업에게 주로 유리합니다.

2. 소프트웨어 혁신

예산이 한정된 기업을 위해 소프트웨어 기반 최적화는 LLM 교육을 향상시키고 비용을 줄이는 보다 접근 가능한 방법을 제공합니다. 몇 가지 효과적인 도구를 살펴보겠습니다:

- 혼합 정밀도 교육

혼합 정밀도 교육은 낮은 정밀도의 연산을 사용하여 메모리 사용을 최적화하고 계산 비효율성을 최소화합니다. b/float16과 표준 float32 연산을 결합하여 속도를 높이고 메모리를 절약하여 AI 모델이 정확성을 희생하지 않고 데이터를 더 효율적으로 처리할 수 있게 합니다. 이 기술은 GPU에서 최대 6배, TPU에서 2-3배의 실행 속도 향상을 가져올 수 있어 예산을 고려하는 기업에 필수적입니다.

- 활성화 체크포인팅

메모리가 제한된 사용자에게 이상적이며, 활성화 체크포인팅은 교육 중 필수 값만 저장하여 메모리 소비를 크게 줄입니다. 이 접근 방식은 하드웨어 업그레이드 없이 모델 교육을 가능하게 하여 메모리 사용량을 최대 70%까지 줄이고 교육 시간을 15-25% 연장합니다. PyTorch 라이브러리를 지원하여 구현이 용이하며 많은 기업에 가치 있는 트레이드오프가 될 수 있습니다.

- 다중 GPU 교육

이 방법은 여러 GPU를 동시에 활용하여 모델 교육을 가속화하며, 이는 제빵소에서 제빵사를 늘려 생산 속도를 높이는 것과 같습니다. 여러 GPU를 활용하면 교육 시간을 대폭 단축하고 가용 자원을 극대화할 수 있습니다. 주목할만한 도구로는:

- DeepSpeed: 교육 속도를 최대 10배 향상시킵니다.

- FSDP: PyTorch의 효율성을 추가로 15-20% 향상시킵니다.

- YaFSDP: 10-25%의 추가 속도 향상을 제공합니다.

결론

혼합 정밀도 교육, 활성화 체크포인팅, 다중 GPU 설정과 같은 기법을 채택함으로써 중소기업은 AI 교육 능력을 효과적으로 향상시키고 비용을 절감하며 자원 사용을 최적화할 수 있습니다. 이러한 방법론은 기존 인프라에서 더 큰 모델을 교육할 수 있게 하여, 빠르게 변화하는 AI 환경에서의 혁신과 경쟁을 위한 기반을 다지게 됩니다.

“AI는 당신을 대체하지 않지만, AI를 사용하는 누군가는 대체할 것이다”라는 격언이 있습니다. 올바른 전략을 통해 제한된 예산으로도 AI를 수용하는 것이 현실이 될 수 있습니다.