AI 학습 비용 절감·GPU 활용 극대화… ‘vTrain’ 시뮬레이션 프레임워크 공개
KAIST 연구진이 챗GPT, 딥시크(DeepSeek) 등 초거대 인공지능(AI) 모델의 학습을 최적화할 수 있는 시뮬레이션 기술을 개발하며 AI 연구 및 기업의 비용 절감과 GPU 활용 극대화를 가능하게 했다. 이번 연구는 대형 언어 모델(LLM)의 학습 시간을 예측하고 최적의 병렬화 전략을 찾을 수 있는 시뮬레이션 프레임워크 ‘vTrain’을 개발하는 데 초점을 맞췄다.
AI 학습 비용 절감 위한 최적화 시뮬레이션
최근 AI 모델이 급격히 발전하면서, 이를 학습하는 데 필요한 비용과 자원도 기하급수적으로 증가하고 있다. 예를 들어, GPT-4의 학습에는 약 1,400억 원이 소요될 정도로 막대한 비용이 들며, 대부분의 AI 기업들은 GPU 자원의 최적 활용이 필수적인 과제가 되었다.
KAIST 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 삼성전자 삼성종합기술원과 공동으로 AI 모델 학습 시간을 예측하고 최적화할 수 있는 ‘vTrain’ 시뮬레이션 프레임워크를 개발했다. 이 기술을 통해 기업들은 학습 전략을 최적화하여 GPU 사용 효율을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있다.
vTrain, AI 모델 학습 시간 정밀 예측
기존에는 대형 AI 모델을 학습할 때 일부 경험적으로 검증된 소수의 전략만을 사용하여 비효율적인 자원 운영이 이루어지는 경우가 많았다. 이에 KAIST 연구팀은 vTrain을 통해 다양한 분산 병렬화 전략을 빠르게 탐색하고 최적의 학습 전략을 찾을 수 있도록 했다.
연구팀은 실제 다중 GPU 환경에서 대형 언어 모델의 학습 시간을 측정하고, vTrain의 예측 결과와 비교한 실험을 진행했다. 그 결과, 단일 노드에서 평균 절대 오차(MAPE) 8.37%, 다중 노드에서 14.73%의 정확도로 학습 시간을 예측할 수 있음을 검증했다. 이를 통해 vTrain이 AI 모델 학습의 신뢰할 수 있는 최적화 도구로 활용될 수 있음을 확인했다.
오픈소스로 공개… AI 연구 및 기업 활용 기대
KAIST 연구팀은 삼성전자 삼성종합기술원과 공동으로 vTrain 프레임워크와 1,500개 이상의 실제 학습 시간 측정 데이터를 오픈소스로 공개했다. 연구자와 기업은 이를 활용하여 초거대 AI 모델 학습 비용을 효율적으로 절감할 수 있다.
vTrain은 AI 모델 학습의 최적화뿐만 아니라, 클라우드 환경에서 다중 GPU 클러스터 운영을 최적화하거나, 주어진 컴퓨팅 자원 내에서 가장 적절한 LLM 크기와 학습 토큰 수를 결정하는 데에도 활용될 수 있다. 이를 통해 AI 산업 전반에서 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
AI 산업의 효율성을 높이는 연구 성과
KAIST 유민수 교수는 “vTrain은 기존 경험적 방식보다 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 최적의 전략을 탐색할 수 있도록 설계되었다”며, “AI 기업들이 이를 활용해 더욱 효율적인 학습 전략을 구축할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 방제현 박사과정이 제1저자로 참여하였으며, 컴퓨터 아키텍처 분야의 최우수 학술대회인 미국 전기전자공학회(IEEE)·전산공학회(ACM) 공동 마이크로아키텍처 국제 학술대회(MICRO)에서 발표되었다. 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단, 정보통신기획평가원, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행되었으며, SW컴퓨팅산업원천기술개발(SW스타랩) 사업의 일환으로 진행되었다.
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