수천억 인공지능 모델 학습 비용, 절감하는 방법 나왔다

[아이뉴스24 정종오 기자] 최근 챗GPT, 딥시크(DeepSeek) 등 초거대 인공지능(AI) 모델이 다양한 분야에서 활용되며 주목받고 있다.

대형 언어 모델은 수만 개의 데이터센터용 GPU를 갖춘 대규모 분산 시스템에서 학습된다. GPT-4의 경우 모델을 학습하는 데 소모되는 비용은 약 1400억원에 이르는 것으로 추산된다.

국내 연구팀이 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 최적의 병렬화 구성을 도출하도록 돕는 기술을 개발했다.

한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 삼성전자 삼성종합기술원과 공동연구를 통해 대규모 분산 시스템에서 대형 언어 모델(LLM)의 학습 시간을 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크(vTrain)를 개발했다고 13일 발표했다.

대형 언어 모델 학습 효율을 높이려면 최적의 분산 학습 전략을 찾는 것이 필수적이다. 가능한 전략의 경우의 수가 방대할 뿐만 아니라 실제 환경에서 각 전략의 성능을 테스트하는 데는 막대한 비용과 시간이 들어간다.

현재 대형 언어 모델을 학습하는 기업들은 일부 경험적으로 검증된 소수의 전략만을 사용하고 있다. GPU 활용의 비효율성과 불필요한 비용 증가를 초래한다. 대규모 시스템을 위한 시뮬레이션 기술이 부족해 기업들이 문제를 효과적으로 해결하지 못하고 있는 상황이다.

KAIST 연구팀은 vTrain을 개발해 대형 언어 모델의 학습 시간을 정확히 예측하고, 다양한 분산 병렬화 전략을 빠르게 탐색할 수 있도록 했다.

연구팀은 실제 다중 GPU 환경에서 다양한 대형 언어 모델 학습 시간 실측값과 vTrain의 예측값을 비교한 결과 단일 노드에서 평균 절대 오차(MAPE) 8.37%, 다중 노드에서 14.73%의 정확도로 학습 시간을 예측할 수 있음을 검증했다.

연구팀은 삼성전자 삼성종합기술원과 공동연구를 진행해 vTrain 프레임워크와 1500개 이상의 실제 학습 시간 측정 데이터를 오픈소스로 공개해 AI 연구자와 기업이 이를 자유롭게 활용할 수 있도록 했다.

유민수 교수는 “vTrain은 프로파일링 기반 시뮬레이션 기법으로 기존 경험적 방식 대비 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 학습 전략을 탐색했고 오픈소스를 공개했다”며 “이를 통해 기업들은 초거대 인공지능 모델 학습 비용을 효율적으로 절감할 수 있을 것”이라고 말했다.

방제현 박사과정이 제 1저자로 참여한 이번 연구 결과(논문명: vTrain: A Simulation Framework for Evaluating Cost-Effective and Compute-Optimal Large Language Model Training)는 컴퓨터 아키텍처 분야의 최우수 학술대회 중 하나인 미국 전기전자공학회(IEEE)·전산공학회(ACM) 공동 마이크로아키텍처 국제 학술대회(MICRO)에서 지난 11월 발표됐다.