Reddit 사용자가 2개의 동일 GPU 환경에서 파이프라인 병렬 처리와 텐서 병렬 처리의 차이점을 비교하는 자료를 공유했어요. 두 방식 모두 모델 학습 속도를 높이는 데 사용되지만, GPU 활용률과 메모리 사용량에 차이가 있어요. 자료는 초보자가 쉽게 이해할 수 있도록 핵심 개념과 장단점을 설명하고 있어요.
파이프라인 병렬 처리는 모델을 여러 단계로 나누어 각 GPU에서 처리하는 방식이고, 텐서 병렬 처리는 텐서를 분할하여 여러 GPU에서 계산하는 방식이에요. GPU 활용률은 텐서 병렬 처리, 메모리 사용량은 파이프라인 병렬 처리 방식이 유리하다고 설명돼요.
자료는 두 가지 병렬 처리 방식의 구현 방법과 함께, 어떤 경우에 어떤 방식을 선택해야 하는지에 대한 조언도 제공하고 있어 LLM 학습을 시작하는 개발자에게 유용한 정보가 될 것 같아요.