기술

DiLoCo: Gonka의 분산 모델 학습

GPT 또는 Qwen과 같은 대규모 언어 모델은 초고속 채널로 연결된 거대한 GPU 클러스터에서 훈련됩니다. DiLoCo (Distributed Local Computation)는 게임의 규칙을 바꿉니다. 단일 데이터 센터 없이 일반 인터넷을 통해 이러한 모델을 훈련할 수 있게 합니다.

분산 학습이 필요한 이유

현대 AI 모델은 수천억 개의 매개변수를 포함합니다. 이러한 모델을 훈련하려면 수백 개의 GPU가 동기적으로 작동해야 합니다. 기존의 접근 방식은 모든 GPU를 하나의 데이터 센터에 모아 InfiniBand로 연결하는 것입니다. 이는 비용이 많이 들고 규모를 제한하며 단일 실패 지점을 만듭니다. DiLoCo는 전 세계 여러 지점에 있는 클러스터에 훈련을 분산시킬 수 있게 합니다.

DiLoCo의 작동 방식

각 GPU 클러스터 (예: 8xH100)는 AdamW 최적화 도구를 사용하여 로컬에서 모델을 훈련합니다. 약 ~1,000단계마다 클러스터는 전역 최적화 도구 (Nesterov momentum)를 통해 서로 동기화됩니다. 동기화에는 최소한의 대역폭이 필요하며, 일반 인터넷 채널로 충분합니다. 이는 GPU가 모든 단계에서 데이터를 교환하는 기존 접근 방식과는 근본적으로 다릅니다.

이것이 Gonka 네트워크에 어떤 영향을 미치나요?

DiLoCo 덕분에 Gonka는 전 세계에 분산된 호스트 GPU를 사용하여 300억에서 500억 매개변수 모델을 훈련할 수 있습니다. 단일 데이터 센터는 필요하지 않으며, 인터넷 연결이 있는 8개의 GPU 클러스터만 있으면 됩니다. 이는 AI 훈련을 진정으로 분산시키고 커뮤니티 자체에서 훈련된 모델의 길을 열어줍니다.

DiLoCo는 인터넷을 통해 AI 모델을 훈련하는 기술입니다. GPU 클러스터는 독립적으로 작동하며 거의 동기화되지 않으므로 Gonka는 중앙 집중식 데이터 센터 없이 모델을 훈련할 수 있습니다.

더 자세히 알고 싶으세요?

GNK 경제를 이해하거나 지금 바로 수익을 창출하세요.

Gonka 네트워크 아키텍처 →

DiLoCo: Gonka의 분산 모델 학습

분산 학습이 필요한 이유

DiLoCo의 작동 방식

이것이 Gonka 네트워크에 어떤 영향을 미치나요?

더 자세히 알고 싶으세요?

관련 읽기