연구진은 LLM 학습 시 통신 병목 현상을 해결하기 위해 ZipCCL이라는 새로운 압축 라이브러리를 개발했어요. ZipCCL은 통신 데이터의 가우시안 분포를 활용한 효율적인 압축 기법과 GPU 최적화 기술을 적용했어요. 64 GPU 클러스터에서 실험 결과, ZipCCL은 통신 시간을 최대 1.35배 단축하고 전체 학습 속도를 1.18배 향상시켰어요.