테크니컬 스토리

PyTorch Distributed Data Parallel(DDP)은

대규모 딥러닝 학습에서 다음과 같은 문제를 해결하기 위해 사용됩니다.

DDP는 데이터를 여러 프로세스로 분산하여 병렬 처리하고,

각 프로세스 간 Gradient를 동기화함으로써 학습 속도를 향상시킵니다.

또한 CPU와 GPU 환경에서 동일한 구조로 동작하기 때문에,

초기 개발 및 검증 이후 별도의 구조 변경 없이 확장이 가능합니다.

👉 GPU 환경과 동일 구조

(통신 backend만 gloo → NCCL 변경)

👉 그러나

DDP는 CPU와 GPU에서 동일한 구조로 동작하며, 아래와 같은 변경만으로 GPU 환경 적용이 가능합니다.

👉 즉,

추가적인 아키텍처 변경 없이 GPU 확장 가능

본 테스트를 통해 CPU 환경에서도 DDP 기반 분산 학습 구조가 정상적으로 동작함을 확인하였으며,

동일한 구조를 기반으로 GPU 환경에 적용 시 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

이는 향후 GPU 클러스터 및 대규모 AI 학습 인프라 구축 시 안정적인 확장 기반으로 활용될 수 있습니다.