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분산성
분산성(dispersibility)은 갈라져 흩어지는 성질을 의미한다. 인공지능(AI)의 특징 중 하나로, 인공지능 시스템이 여러 장소나 서버에 걸쳐 존재하거나, 분산된 방식으로 데이터를 처리하고 학습하는 능력을 의미한다.
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인공지능
인공지능의 '분산성'은 인공지능 시스템이 여러 장소나 서버에 걸쳐 존재하거나, 분산된 방식으로 데이터를 처리하고 학습하는 능력을 의미한다. 이 개념은 현대 인공지능의 다양한 응용과 발전에 중요한 역할을 한다. 인공지능의 분산성은 분산 컴퓨팅, 분산 데이터 처리, 분산 학습, 관리 도구 및 스케일 아웃과 스케일 업의 두 가지 접근 방식으로 나눌 수 있다.[1] 인공지능의 분산성은 시스템의 성능, 확장성, 안정성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 분산 컴퓨팅, 분산 데이터 처리, 분산 학습 등 다양한 기술이 이러한 분산성을 지원하며, 대규모 데이터 처리와 복잡한 계산 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 분산성 덕분에 인공지능 시스템은 더 많은 데이터를 처리하고, 더 복잡한 문제를 해결하며, 더 빠르고 신뢰성 있게 작동할 수 있다.
사례
분산 컴퓨팅
분산 컴퓨팅은 여러 대의 컴퓨터가 네트워크를 통해 협력하여 공동의 작업을 수행하는 방식이다. 이 컴퓨터들은 물리적으로 분산되어 있을 수 있으며, 데이터와 작업을 나누어 처리한다. 분산 컴퓨팅의 주요 목표는 자원 공유, 부하 분산, 그리고 유연성이다. 자원 공유는 여러 컴퓨터가 CPU, 메모리, 저장공간 등의 자원을 공동으로 사용하여 큰 작업을 처리할 수 있게 한다. 부하 분산은 단일 컴퓨터의 과중한 부하를 줄이고, 전체 시스템의 성능을 개선하는 역할을 한다. 유연성은 자원을 필요에 따라 동적으로 추가하거나 제거할 수 있는 기능을 제공하여 효율적인 자원 관리가 가능하다. 분산 컴퓨팅 시스템은 노드, 네트워크, 데이터 전송, 그리고 결정론적 동기화의 특징을 가진다. 노드는 독립적으로 운영되는 컴퓨터로, 네트워크를 통해 서로 연결된다. 네트워크는 노드 간 데이터 전송을 담당하며, 이는 시스템의 전체 성능에 영향을 미친다. 데이터 전송은 데이터가 여러 노드에 걸쳐 저장되고, 작업을 처리하기 위해 데이터가 노드 간에 전송된다. 결정론적 동기화는 노드 간의 작업을 일관되게 동기화하여 데이터의 무결성을 유지하는 데 중요하다.[2]
분산 데이터 처리
분산 데이터 처리는 대량의 데이터를 여러 장소에서 동시에 처리하는 방식이다. 데이터가 물리적으로 분산되어 있을 때, 이를 효율적으로 관리하고 분석하기 위해 데이터 분할, 데이터 로컬리티, 그리고 분산 파일 시스템 등의 기술이 사용된다.[3] 데이터 분할은 데이터를 여러 조각으로 나누어 각 조각을 다른 노드에서 처리하는 방식으로, 데이터 처리 속도를 개선한다. 데이터 로컬리티는 데이터가 저장된 위치에서 가까운 서버에서 데이터를 처리하여 네트워크 지연을 줄이는 기술이다. 분산 파일 시스템은 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 같은 시스템을 통해 데이터를 여러 서버에 분산 저장하고, 데이터에 대한 높은 접근성을 제공한다.[4] HDFS는 데이터를 블록 단위로 나누어 여러 서버에 저장하며, 데이터의 복제본을 유지하여 내결함성을 제공한다.
분산 학습
분산 학습은 머신러닝 모델, 특히 딥러닝 모델을 훈련하는 데 필요한 계산을 여러 대의 컴퓨터나 GPU에 분산시키는 과정이다. 이는 대규모 데이터와 복잡한 모델을 처리하는 데 필수적이다.[5] 분산 학습의 주요 특징에는 데이터 병렬성, 모델 병렬성, 그리고 혼합 병렬성이 있다. 데이터 병렬성은 데이터를 여러 배치로 나누어 각 배치를 여러 노드에서 동시에 처리하여 학습 속도를 향상시키는 기술이다. 모델 병렬성은 모델이 너무 커서 단일 노드에서 처리하기 어려운 경우, 모델을 여러 조각으로 나누어 각 조각을 다른 노드에서 처리하는 방식이다. 혼합 병렬성은 데이터 병렬성과 모델 병렬성을 결합하여, 데이터와 모델을 동시에 분산 처리하는 방식이다.[6] 분산 학습의 주요 기술에는 파라미터 서버와 All-Reduce 알고리즘이 있다. 파라미터 서버는 각 노드가 모델의 파라미터를 서버와 주기적으로 동기화하여 전체 모델의 일관성을 유지한다. All-Reduce 알고리즘은 노드 간에 모델 파라미터를 평균화하여 동기화하는 방식이다.[7]
분산시스템의 관리 및 도구
분산 시스템을 효율적으로 운영하기 위해 다양한 도구와 기술이 사용된다. 클러스터 관리는 쿠버네티스(Kubernetes), 아파치 메소스(Apache Mesos)와 같은 도구를 사용하여 여러 서버를 클러스터로 구성하고 자원을 관리하며 애플리케이션을 배포한다. 리소스 관리는 아파치 얀(Apache YARN), 슬럼(Slurm)와 같은 도구를 통해 컴퓨팅 자원을 할당하고 작업의 우선순위를 조정한다. 모니터링 도구인 프로메테우스(Prometheus)와 그라파나(Grafana)는 시스템의 성능을 실시간으로 감시하고 문제를 조기에 발견한다. 로그 분석 도구인 ELK 스택(일래스틱서치(Elasticsearch), 로그스태시(Logstash), 키바나(Kibana))은 로그 데이터를 수집하고 분석하여 시스템 상태를 추적한다.
스케일 업·아웃
스케일아웃(Scale-Out)과 스케일업(Scale-Up)은 시스템의 성능을 확장하는 두 가지 접근 방식이다. 스케일아웃은 시스템의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 노드를 추가하는 방식으로, 분산 시스템의 기본 개념과 잘 맞는다. 네트워크를 통해 여러 노드가 협력하여 작업을 처리한다. 예를 들어, 데이터베이스 클러스터에 노드를 추가하여 데이터베이스의 성능을 개선할 수 있다. 반면, 스케일업은 단일 서버의 성능을 향상시키기 위해 하드웨어 자원을 추가하는 방식이다. 이는 CPU, 메모리, 저장공간 등을 업그레이드하여 성능을 개선하는 방법이다.[8]
각주
- ↑ Oceanlighth AI, 〈바삭한 인공지능(분산처리기술)〉, 《티스토리》, 2023-01-11
- ↑ 〈분산 컴퓨팅〉, 《위키백과》
- ↑ 〈분산 데이터 처리〉, 《위키백과》
- ↑ DGIST, 〈신개념 데이터 분할을 통한 고성능 데이터 처리기술 개발〉, 《네이버 블로그》, 2019-05-21
- ↑ Homo Nomad, 〈딥러닝 모델의 분산학습이란? (Data parallelism과 Model parallelism)〉, 《티스토리》, 2021-07-27
- ↑ freepsw, 〈(분산 학습)Data parallelism vs Model parallelism〉, 《네이버 블로그》, 2020-02-13
- ↑ 신욱수, 〈시간 단축을 위한 분산학습의 원리와 코딩 최적화〉, 《DMQA》, 2020-06-01
- ↑ 〈서버 확장을 위한 두 가지 방법: 스케일 아웃과 스케일 업〉, 《가이아 라이브러리》
참고자료
- 〈분산 컴퓨팅〉, 《위키백과》
- 〈분산 데이터 처리〉, 《위키백과》
- 〈서버 확장을 위한 두 가지 방법: 스케일 아웃과 스케일 업〉, 《가이아 라이브러리》
- DGIST, 〈신개념 데이터 분할을 통한 고성능 데이터 처리기술 개발〉, 《네이버 블로그》, 2019-05-21
- 신욱수, 〈시간 단축을 위한 분산학습의 원리와 코딩 최적화〉, 《DMQA》, 2020-06-01
- freepsw, 〈(분산 학습)Data parallelism vs Model parallelism〉, 《네이버 블로그》, 2020-02-13
- Homo Nomad, 〈딥러닝 모델의 분산학습이란? (Data parallelism과 Model parallelism)〉, 《티스토리》, 2021-07-27
- Oceanlighth AI, 〈바삭한 인공지능(분산처리기술)〉, 《티스토리》, 2023-01-11
같이 보기
