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논문 기본 정보
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초록·키워드
최근 대규모 언어 모델(LLM)이 다양한 분야에 활용됨에 따라 보다 높은 성능을 보유한 모델 개발에 대한 수요가 증가하고 있다. 지금까지 대부분의 사용자들은 모델 학습에 필요한 계산 능력과 메모리 용량을 충족시키기 위해 GPU가 장착된 다수의 서버를 활용하고 있고, 이들을 효율적으로 이용하는 방법론으로 3D 병렬화 방법론을 대표적으로 채택하고 있다. 그러나 3D 병렬화는 빈번하게 진행되는 서버간 대규모 데이터 전송 시간이 길어 전체 학습 시간을 지연시키는 문제가 있다. 이를 해결 하기 위해 비균일한 클러스터 네트워크 상태를 사전에 파악하여 서버 및 GPU를 최적화된 병렬 구성으로 배치하는 방법론이 기존 연구에서 제안되었으나, 이 역시 고전적인 최적화 알고리즘인 SA(Simulated Annealing)가 매핑을 위해 사용되었다는 한계가 있다. 이에 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 유전(Genetic) 알고리즘, SAT(Satisfiability) 알고리즘을 해당 문제에 추가 적용하여 다양한 실험 환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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