HPC Cluster 기반 Distributed Computing을 통한 AI 모델 학습 가속화

Context

단일 워크스테이션 기반의 AI 학습 환경에서 발생하는 GPU Bottleneck 및 Memory Limitation으로 인한 학습 지연 문제. 거대 데이터셋 처리 시 발생하는 Storage Performance 저하 및 하드웨어 리소스의 비효율적 배분 한계.

Technical Solution

• Data Parallelism 및 Model Parallelism 구현을 위한 다중 Compute Node 기반 Distributed Training 구조 설계
• Slurm Scheduler 도입을 통한 GPU Dynamic Allocation 및 리소스 충돌 방지로 Cluster Utilization 최적화
• Lustre, BeeGFS 등 Parallel File System 적용을 통한 다수 노드의 고속 데이터 접근 및 I/O 병목 해결
• RDMA, InfiniBand 네트워크 구축을 통한 GPU 간 Low Latency Communication 및 데이터 전송 효율 극대화
• PyTorch, DeepSpeed 등 분산 프레임워크 활용을 통한 대규모 워크로드의 효율적 분산 처리 로직 구현