딥러닝에서 대규모 신경망을 효율적으로 훈련하기 위한 멀티 GPU 기술

멀티 GPU 분산 훈련은 단일 가속기의 메모리·연산 한계를 넘어서는 초거대 신경망 학습을 가능하게 하는 핵심 기반 기술이다. 수십억~수조 파라미터 규모의 언어·비전 모델 학습은 단일 GPU에서 메모리 부족(OOM)과 학습 시간 폭증으로 사실상 불가능하기에, 데이터·모델·파이프라인·텐서 병렬화를 조합한 분산 훈련이 표준 패러다임으로 자리 잡았다. 대규모 LLM과 비전 파운데이션 모델 학습이 보편화되며 GPU 클러스터 운영 역량이 조직 경쟁력의 핵심 요인이 되었다.