기계 학습 시스템의 크로스 레이어 에너지 최적화를 향하여

Основные понятия

소프트웨어 기반 에너지 최적화와 하드웨어 지원이 결합된 크로스 레이어 접근법을 통해 기계 학습 시스템의 에너지 소비를 줄일 수 있다.

Аннотация

이 논문은 기계 학습(ML) 및 생성 AI 워크로드의 엄청난 에너지 소비 문제를 다룹니다. 저자들은 최근 연구인 Zeus와 Perseus를 통해 소프트웨어가 에너지 최적화에 중요한 역할을 한다는 것을 보여줍니다.

균형 잡힌 GPU 부하: Zeus는 GPU 전력 제한 조정을 통해 시간-에너지 Pareto 최적화 곡선을 생성하여 학습 및 추론 서비스의 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.

불균형 GPU 부하: Perseus는 파이프라인 스테이지 간 불균형과 데이터 병렬 파이프라인 간 지연 문제를 해결하여 대규모 모델 학습의 에너지 소비를 최대 30% 줄일 수 있습니다.

반복적인 학습 작업: Zeus는 배치 크기 최적화를 통해 반복적인 학습 작업의 에너지 소비를 최대 65% 줄일 수 있습니다.

저자들은 소프트웨어와 하드웨어가 상호 보완적으로 작용하는 크로스 레이어 접근법을 제안합니다. 소프트웨어는 하드웨어 특성을 잘 활용하고 추상화할 수 있으며, 하드웨어는 소프트웨어의 요구사항을 잘 지원할 수 있어야 합니다.

Статистика

200억 개 매개변수의 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 11.9 GWh의 전력이 소요됨. 이는 1년 동안 평균 미국 가구 1,000개 이상의 전력을 공급할 수 있는 양임.
단일 모델이 수백만 개의 요청을 처리할 수 있으므로 추론 단계에서도 많은 에너지가 소비됨.

Цитаты

"소프트웨어 기반 에너지 최적화는 하드웨어 발전과 직교하는 방식으로 상당한 양의 에너지를 절감할 수 있다."
"소프트웨어와 하드웨어 개발이 공생하여 크로스 레이어 에너지 최적화를 실현할 수 있다."

Ключевые выводы из

Toward Cross-Layer Energy Optimizations in Machine Learning Systems

by Jae-Won Chun... в arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06675.pdf

Дополнительные вопросы

기계 학습 시스템의 에너지 효율성을 높이기 위해 하드웨어와 소프트웨어 간 어떤 추가적인 협력 방안을 고려할 수 있을까?

소프트웨어와 하드웨어 간의 협력은 기계 학습 시스템의 에너지 최적화에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 먼저, 소프트웨어는 애플리케이션 특성을 더 잘 이해하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 일반적인 하드웨어가 파악하기 어려운 특성들을 고려하여 에너지 소비를 최적화할 수 있습니다. 또한, 하드웨어는 에너지 관련 정보를 더 상세하게 제공하고 제어할 수 있어야 합니다. 정확한 측정이 중요하기 때문에 하드웨어의 높은 가시성이 소프트웨어의 효과적인 최적화를 돕게 됩니다. 두 계층 간에는 필요한 정보를 교환할 수 있는 좁은 인터페이스가 필요하며, 이를 통해 상호 보완적인 에너지 최적화가 가능해집니다.

대규모 언어 모델의 에너지 소비를 줄이기 위한 다른 접근법은 무엇이 있을까?

대규모 언어 모델의 에너지 소비를 줄이기 위한 다양한 접근법이 있습니다. 예를 들어, 대규모 모델 훈련 시에 발생하는 에너지 낭비를 줄이기 위해 파이프라인이나 텐서 병렬성과 같은 모델 병렬화 기술을 활용할 수 있습니다. 또한, 훈련 작업이 주기적으로 반복되는 경우, 훈련 배치 크기를 최적화하여 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 반복적인 훈련 작업에서 에너지 절감의 기회를 찾을 수 있습니다. 또한, 에너지 소비를 최적화하기 위해 GPU의 전력 제한 설정을 조정하거나 GPU의 주파수를 조절하는 방법도 효과적일 수 있습니다.

기계 학습 시스템의 에너지 최적화 기술이 발전하면 어떤 새로운 응용 분야에 활용될 수 있을까?

기계 학습 시스템의 에너지 최적화 기술이 발전하면 다양한 새로운 응용 분야에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 에너지 효율적인 기계 학습 시스템은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 더 많은 에너지 절약을 이끌어낼 수 있습니다. 또한, 에너지 효율적인 기계 학습은 모바일 기기나 임베디드 시스템에서의 응용에도 유용할 수 있습니다. 더 나아가, 에너지 최적화 기술은 환경 보호 및 지속 가능한 발전을 위한 기여뿐만 아니라 비용 절감과 성능 향상을 위한 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것입니다.