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GPU 라이브러리 지원과 VRAM 사용량에 따른 파인튜닝의 기술적 한계를 분석합니다. 특히 AMD 및 MLX 환경에서의 VRAM 부족 문제와 대역폭 병목 현상을 다루며, Nvidia의 고대역폭 솔루션이 가진 강점을 설명합니다.
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원문 바로가기제3부: GPU 라이브러리 지원 - 파인튜닝 (Finetuning)
여기가 바로 우리 모두가 관심을 가지고 있으며, 수치로부터 멀어지는 지점입니다... 여기서 여러분이 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지에 대해 짧게 언급하겠습니다. 왜냐하면 아래의 지표가 이미 모든 것을 요약하고 있기 때문입니다.
파인튜닝 (Finetuning) 과정에서 LoRA를 사용하여 모델을 파인튜닝할 때, 모델 파라미터의 0.5% - 1% 사이를 파인튜닝하고 이를 4096 컨텍스트 길이 (context length)로 수행하고자 할 때, 배치 사이즈 (batch size)와 같은 값들을 최솟값으로 설정하더라도 BF16 기준으로 모델 파라미터의 약 2.5-3.5배에 해당하는 GB 용량이 VRAM을 차지하게 됩니다.
예를 들어:
바로 여기서 한계가 드러납니다... 왜냐하면 600GB 대역폭 (bandwidth)을 가진 M 칩들이 80GB Thunderbolt에 연결되고, AMD는 10GB 이더넷에 연결되기 때문입니다...
Nvidia는 여기서 제가 가장 선호하는 이유이기도 한 QSFP56를 사용하여 200Gbps를 사용하며, 이는 매우 가치 있는 부분입니다. 대역폭 (bandwidth)에 매우 근접하기 때문에 병목 현상 없이 DDP를 통해 추론 (inference)과 안정적인 파인튜닝 (finetuning)을 수행할 수 있는 기회를 제공하기 때문입니다.