대규모 기반 모델 학습을 위한 텐서 레이크하우스 TensorBank

Core Concepts

TensorBank는 클라우드 객체 스토리지에서 GPU 메모리로 복잡한 관계형 쿼리를 기반으로 와이어 속도로 텐서를 스트리밍할 수 있는 페타바이트 규모의 텐서 레이크하우스입니다. 계층적 통계 인덱스(HSI)를 사용하여 쿼리 가속화를 제공하며, 블록 수준에서 HTTP 범위 읽기를 통해 텐서를 직접 주소지정할 수 있습니다. GPU 메모리에 있는 데이터는 PyTorch 변환을 사용하여 변환될 수 있습니다.

Abstract

TensorBank는 데이터 레이크하우스 패턴을 따르지만, 일부 구성 요소를 변경하고 추가합니다. 저장 하위 시스템은 동일하게 유지되지만, Apache Parquet 및 Apache Avro 대신 ZARR 형식을 사용합니다. ZARR는 임의 차원의 텐서 데이터를 저장하고 검색하는 데 적합한 데이터 형식입니다. Xarray는 ZARR 폴더를 읽고 쓰는 인터페이스 계층을 제공하며, 정수 인덱스를 도메인별 인덱스에 매핑하여 관계형 쿼리 세만틱스를 사용할 수 있습니다.
텐서 콘텐츠에 따른 필터링을 위해 계층적 통계 인덱스(HSI)를 도입했습니다. HSI는 다양한 해상도 수준에서 하위 텐서를 그룹화하고 도메인별 통계를 계산하여 저장합니다. 이를 통해 실제 데이터를 읽지 않고도 관련성 있는 텐서를 식별할 수 있습니다.
편향된 데이터 문제를 해결하기 위해 스트리밍 텐서 샘플러(STS)를 개발했습니다. STS는 HSI의 통계 정보를 활용하여 데이터 세트 간 균형을 맞추고 관심 있는 영역에 초점을 맞출 수 있습니다. STS는 PyTorch 데이터셋 유형과 팩토리를 제공하여 쿼리 매개변수를 입력으로 받고 매개변수화된 데이터셋 인스턴스를 반환합니다.

Stats

기상 및 기후 모델 시뮬레이션 출력은 점점 더 격자화되고 있으며, 이러한 데이터를 활용하여 딥러닝 방법으로 모방하려는 노력이 진행 중입니다.
ESA의 Sentinel 2 위성은 약 4PiB/년의 데이터를 생성합니다.
전체 ERA5 재분석 데이터는 약 10PB 규모입니다.

Quotes

"기반 모델 학습에는 테이블 데이터가 아닌 텐서 형식의 데이터가 필요하며, 집계 연산자가 관여되지 않습니다. 대신 텐서 콘텐츠에 따른 필터링이 더 복잡해집니다."
"기반 모델 학습을 위해서는 동적으로 의미 있는 하위 텐서를 식별하고 GPU 메모리에 효과적으로 로드할 수 있어야 합니다."

Key Insights Distilled From

TensorBank

by Romeo Kienzl... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.02094.pdf

Deeper Inquiries

기반 모델 학습을 위한 텐서 레이크하우스 아키텍처 외에 어떤 다른 접근 방식이 있을 수 있을까요?

텐서 레이크하우스 아키텍처 외에도 기반 모델 학습을 위한 다른 접근 방식으로는 데이터 파이프라인의 구축과 최적화가 있을 수 있습니다. 이를 통해 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가 및 배포 단계를 효율적으로 관리하고 연결할 수 있습니다. 또한 AutoML 및 MLOps와 같은 자동화 및 운영화 기술을 활용하여 모델 학습 및 배포 프로세스를 자동화하고 최적화할 수도 있습니다. 또한 그래프 데이터베이스나 분산 데이터 처리 시스템을 활용하여 대규모 그래프 데이터나 분산 데이터를 처리하고 모델 학습에 활용할 수도 있습니다.

텐서 필터링 기능 외에 텐서 데이터의 편향을 해결할 수 있는 다른 방법은 무엇이 있을까요?

텐서 데이터의 편향을 해결하는 또 다른 방법으로는 데이터 증강 및 균형 조정이 있을 수 있습니다. 데이터 증강은 기존 데이터를 변형하거나 확장하여 학습 데이터의 다양성을 높이는 방법이며, 이를 통해 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한 데이터 균형 조정은 학습 데이터의 클래스 불균형을 해소하기 위해 적절한 샘플링 기법을 적용하는 것을 의미합니다. 이를 통해 모델이 각 클래스에 대해 공정하게 학습하고 편향을 줄일 수 있습니다.

기반 모델 학습을 위한 텐서 데이터 처리 외에 이 아키텍처가 적용될 수 있는 다른 분야는 무엇이 있을까요?

이 아키텍처는 기반 모델 학습을 위한 텐서 데이터 처리뿐만 아니라 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전, 신경 과학, 생물학적 서열 분석 등의 분야에서도 활용할 수 있습니다. 또한 지리 공간-시간 데이터 처리, 기후 및 날씨 모델링, 지구 관측 데이터 처리 등의 다양한 응용 분야에서도 유용하게 활용될 수 있습니다. 이 아키텍처는 다양한 고차원 데이터에 대한 효율적인 처리와 분석을 지원하며, 다양한 분야에서의 데이터 처리 및 모델 학습에 활용될 수 있습니다.