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연속 체크포인팅으로 AI 모델 학습 성능을 극대화하는 방법AI 2026. 4. 2. 10:53
대규모 AI 모델을 학습시키다 보면 누구나 한 번쯤 이런 상황을 겪어요. 수십 시간 동안 돌리던 학습이 하드웨어 오류 하나로 처음부터 다시 시작되는 순간이죠. 이 문제를 해결하는 열쇠가 바로 연속 체크포인팅(Continuous Checkpointing)이에요. 구글이 Orbax와 MaxText에 새롭게 도입한 이 기능은, 기존의 고정 주기 체크포인트 방식이 가진 근본적인 한계를 극복하고 학습 자원 낭비를 최소화해요. 이 글에서는 연속 체크포인팅이 무엇인지, 왜 기존 방식보다 뛰어난지, 그리고 실제로 어떻게 적용하는지를 단계별로 설명해 드릴게요.기존 체크포인트 방식의 딜레마AI 모델 학습에서 체크포인트(Checkpoint)는 학습 중간 상태를 저장하는 일종의 '세이브 포인트'예요. 문제는 이 저장 주기를 ..
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딥러닝 혼합 정밀도 훈련: BF16 vs FP16 완벽 가이드AI 2025. 6. 24. 16:25
딥러닝 혼합 정밀도 훈련: BF16 vs FP16 완벽 가이드딥러닝 모델을 훈련할 때 가장 큰 고민 중 하나는 바로 메모리 부족입니다. 특히 대용량 언어 모델(LLM)을 파인튜닝할 때는 GPU 메모리가 금세 바닥나는 경험을 해보셨을 텐데요. 이런 문제를 해결하는 핵심 기술이 바로 **혼합 정밀도 훈련(Mixed Precision Training)**입니다.오늘은 혼합 정밀도 훈련의 두 주요 방식인 BF16과 FP16에 대해 자세히 알아보겠습니다.혼합 정밀도 훈련이란?전통적으로 딥러닝 모델은 32비트 부동소수점(FP32)으로 훈련되었습니다. 하지만 이는 메모리를 많이 사용하고 훈련 속도가 느리다는 단점이 있었죠. 혼합 정밀도 훈련은 16비트 부동소수점을 사용해 이런 문제를 해결하는 기술입니다.핵심 아이디어..