PyTorch 단일 GPU 학습 코드를 torch.distributed, Accelerate, Trainer API 세 단계로 단계적으로 분산 학습으로 전환하는 방법

Context

PyTorch의 기본 단일 GPU 학습 코드는 python myscript.py 실행 시 한 개 GPU만 활용되므로 다중 GPU 또는 다중 노드 환경에서 계산 리소스를 활용하지 못한다.

Technical Solution

• torch.distributed 활용: dist.init_process_group() 함수로 GPU 간 통신 그룹을 설정하고, DistributedDataParallel 모듈로 모델을 각 GPU에 복제하여 loss.backward() 수행 시 그래디언트를 자동 평균화
• Accelerate 라이브러리 도입: torch.distributed를 래핑하여 단일 GPU 및 TPU 환경에서도 코드 수정 없이 실행 가능하게 지원하고, notebook_launcher를 제공하여 Jupyter 환경에서도 다중 프로세스 실행 지원
• Trainer API 사용: TrainingArguments로 배치 크기(per_device_train_batch_size=64), 에포크 수(num_train_epochs=1), 검증 전략(evaluation_strategy="epoch")을 선언하고, Trainer 클래스를 상속하여 compute_loss() 메서드 재정의로 모든 분산 처리 자동화

Key Takeaway

단일 GPU 학습 코드에서 다중 GPU/다중 노드 분산 학습으로의 전환은 추상화 수준에 따라 torch.distributed의 저수준 제어, Accelerate의 경량 래퍼, Trainer의 고수준 자동화 중 선택할 수 있으며, 추상화 수준이 높을수록 보일러플레이트 코드 제거와 디바이스 호환성 확대 측면에서 이점을 얻는다.