[Deep Dive] 초거대 AI 학습 최적화: JAX/XLA 기반 동적 분할과 GSPMD 메시 아키텍처 완전 정복

최근 인공지능 분야는 GPT-4와 같이 수조 개의 매개변수(Parameter)를 가진 초거대 모델(LLM)의 등장으로 전례 없는 혁신을 맞이했습니다.

하지만 빛이 밝을수록 그림자도 짙은 법입니다. 이러한 모델을 효율적으로 학습시키고 배포하는 과정은 단순한 하드웨어의 증설만으로는 해결되지 않는 복잡한 시스템 엔지니어링의 문제를 야기합니다.

핵심 문제는 단일 GPU나 TPU의 메모리 한계를 어떻게 극복하고, 수천 개의 가속기를 하나의 유기체처럼 조율하느냐에 달려 있습니다.

이 난제를 해결하기 위한 핵심 열쇠가 바로 '모델 분할(Model Partitioning)'입니다. 오늘은 구글의 JAX 프레임워크와 XLA 컴파일러가 제시하는 혁신적인 솔루션, 구성 가능한 메시 아키텍처(Composable Mesh Architectures)와 이를 통한 동적 모델 분할 전략에 대해 깊이 있게 탐구해보려 합니다.

1. 기존 분할 방식의 한계와 JAX/XLA의 등장

1.1. 정적(Static) 분할의 악몽

전통적인 분산 훈련 방식은 주로 '데이터 병렬 처리'에 의존했습니다. 이는 각 장치가 전체 모델을 복사해서 가지고 있고, 데이터만 나누어 처리하는 방식입니다.

하지만 모델의 크기가 장치 하나의 메모리를 초과하는 순간, 이 방식은 무용지물이 됩니다. 결국 모델 자체를 쪼개는 '모델 병렬 처리'가 불가피해집니다.

문제는 기존 프레임워크에서 이를 구현하려면 개발자가 All-reduce나 Broadcast 같은 복잡한 통신 코드를 수동으로 작성해야 했다는 점입니다. 이는 오류 발생률이 극도로 높을 뿐만 아니라, 하드웨어 구성이 조금만 바뀌어도 코드를 처음부터 다시 짜야 하는 비효율적인 방식이었습니다.

1.2. 게임 체인저: XLA와 JAX

여기서 JAX와 XLA가 구원 투수로 등장합니다. JAX는 파이썬 기반의 수치 계산 라이브러리로, 그 뒤에는 XLA(Accelerated Linear Algebra)라는 강력한 컴파일러 백엔드가 버티고 있습니다.

XLA는 JAX로 정의된 계산 그래프를 특정 하드웨어(GPU, TPU)에 최적화된 저수준 코드로 변환해 줍니다. 이 결합은 개발자가 고수준에서 전략을 짜면, 복잡한 통신 처리는 컴파일러가 알아서 처리하는 '동적 모델 분할'의 시대를 열었습니다.

2. 구성 가능한 메시 아키텍처의 이해

2.1. Device Mesh와 Sharding

이 아키텍처의 가장 밑바닥에는 'Device Mesh(장치 메시)'라는 개념이 있습니다. 이는 분산 시스템 내의 수많은 가속기들을 논리적인 N차원 배열로 구조화하는 것입니다.

예를 들어, 1024개의 TPU 코어가 있다면 이를 단순히 일렬로 늘어놓는 것이 아니라, 8x8x16과 같은 3차원 입체 구조로 정의하여 논리적 토폴로지를 부여하는 것입니다.

개발자는 이 구조 위에서 Sharding(샤딩) 어노테이션을 사용해 모델의 텐서가 어느 축을 따라 쪼개질지 선언합니다. "가중치 행렬 W는 메시의 0번 축과 1번 축을 따라 분할하라"고 지시만 하면 되는 것입니다.

2.2. 복합 병렬 처리의 유연성

구성 가능한 메시 아키텍처의 진정한 무기는 여러 병렬 처리 전략을 자유자재로 섞을 수 있다는 점입니다.

데이터 병렬 처리: 메시의 한 축을 배치(Batch) 차원에 매핑합니다.
모델 병렬 처리: 메시의 다른 축을 텐서의 내부 차원(Hidden Dimension 등)에 매핑합니다.

이전에는 상상하기 힘들었던 이러한 복합 병렬 처리(Composable Parallelism)가 이제는 프로그래밍 코드 몇 줄로 선언 가능해졌습니다.

3. GSPMD: 자동화된 최적화 엔진

3.1. 컴파일러가 알아서 한다 (GSPMD)

동적 모델 분할을 실제로 가능케 하는 마법은 XLA 내부의 GSPMD(General-purpose SPMD) 기술입니다. 사용자가 "어떻게 나눌지"만 선언하면, GSPMD는 다음과 같은 과정을 수행합니다.

사용자의 분할 명세를 분석합니다.
분할된 텐서 간의 모든 계산 과정을 검토합니다.
장치 간 데이터 동기화에 필요한 All-gather나 Reduce-scatter 같은 통신 연산을 자동으로 삽입하고 최적화합니다.

즉, 개발자는 더 이상 '어떻게 통신할지' 고민할 필요가 없습니다. 오직 '어떻게 모델을 설계할지'에만 집중하면 됩니다.

3.2. 성능 최적화의 미래

이제 JAX/XLA는 학습 과정 중에 분할 전략을 동적으로 변경할 수 있는 길까지 열었습니다.

어떤 계층은 데이터 병렬이 유리하고, 어떤 계층은 모델 병렬이 유리할 수 있습니다. GSPMD는 이를 혼합하여 훈련 속도와 메모리 효율성을 극한으로 끌어올립니다. 이는 대규모 하드웨어 클러스터의 자원을 낭비 없이 100% 활용하게 만드는 결정적인 기술입니다.

결론 및 핵심 요약

JAX와 XLA가 주도하는 구성 가능한 메시 아키텍처는 초거대 모델 훈련의 패러다임을 '수동 코딩'에서 '선언적 설계'로 근본적으로 변화시키고 있습니다.

이 기술은 앞으로 하드웨어의 구조와 모델의 특성을 스스로 분석하여 최적의 전략을 찾아내는 '자율 분산 훈련 시스템'으로 진화할 것입니다.

📌 핵심 포인트 정리

문제 해결: LLM 훈련 시 발생하는 메모리 한계와 복잡한 통신 코딩 문제를 해결합니다.
Device Mesh: 수천 개의 GPU/TPU를 논리적인 다차원 배열로 구조화하여 관리합니다.
GSPMD: 개발자가 분할 규칙만 선언하면, 컴파일러가 통신 코드를 자동으로 생성하고 최적화합니다.
유연성: 데이터 병렬과 모델 병렬을 자유롭게 조합하는 복합 전략 구사가 가능합니다.

주요 용어 해설 (Glossary)

JAX / XLA 구글의 고성능 수치 계산 라이브러리(JAX)와 이를 뒷받침하는 컴파일러 백엔드(XLA). 계산 그래프를 하드웨어에 최적화된 저수준 코드로 변환합니다.

구성 가능한 메시 아키텍처 (Composable Mesh) 물리적 장치들을 논리적 격자(Mesh)로 추상화하고, 그 위에서 다양한 병렬 처리 전략을 조합하여 사용할 수 있게 하는 설계 방식입니다.

GSPMD XLA의 핵심 기술로, 사용자의 분할 선언을 바탕으로 분산 시스템에 필요한 통신 및 동기화 연산을 자동으로 추론하여 삽입하는 알고리즘입니다.

Sharding (샤딩) 모델의 파라미터나 데이터를 여러 장치에 나누어 저장하는 행위. JAX에서는 텐서의 차원과 Device Mesh의 축을 매핑하는 방식으로 정의합니다.