4개의 4090 GPU로 나만의 LLM 모델을 훈련하는 방법

• ChatGPT에 대한 흥미에서 시작해 LLM의 작동 원리를 깊이 이해하기 위해 직접 학습을 진행하기로 결심
• 초기에는 M1 칩을 사용했지만 한계를 느끼고, NVIDIA 4090 GPU를 활용한 커스텀 장비를 구축

1. 목표 설정 및 예산 계획

• 목표 설정: 학습하려는 모델의 크기와 유형에 따라 장비 요구사항이 달라짐
• 예산 계획: 성능과 비용의 균형을 고려하며 고성능 구성 요소의 비용을 명심

2. 하드웨어 선택

• 메인보드: SuperMicro M12SWA-TF 추천. 다수 GPU 사용을 위해 충분한 PCIe 레인을 제공
• CPU: AMD Threadripper PRO 5955WX 선택. 128개의 PCIe 레인을 지원해 대역폭 문제 해결
• RAM: 128GB 메모리 권장. 대규모 데이터셋 및 계산 작업에 적합
• GPU: NVIDIA 4090 GPU - LLM 훈련에 이상적
  • 24GB VRAM으로 대규모 모델과 데이터셋 처리 가능
  • BFloat16 성능으로 AI 작업 최적화
  • CUDA 코어 16,384개로 병렬 처리 능력 강화
• 스토리지: 6TB NVMe SSD와 8TB HDD 구성
• 파워 서플라이: 2개의 1500W PSU로 안정적인 전력 공급
• 케이스 및 냉각 시스템: 다수 GPU를 지원하는 케이스와 효과적인 냉각 장치 사용

3. 장비 조립

• 듀얼 PSU 설정: PSU 하나는 메인보드와 CPU를, 나머지는 GPU를 전원 공급
• 호환성 확인: 구성 요소 간의 호환성 철저히 검토
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• 케이블을 깔끔하게 정리하여 공기 흐름을 개선하고 유지보수를 간소화함

4. 소프트웨어 구성

• 운영 체제: 안정적인 학습 환경을 위한 Linux 기반 OS(예: Ubuntu) 사용
• 드라이버 및 의존성: 최신 GPU 드라이버, CUDA, cuDNN 라이브러리 설치
• 학습 프레임워크: PyTorch 또는 TensorFlow 설치
• 커스텀 커널: Tinygrad에서 제공하는 커널로 GPU 간 P2P 통신 활성화

5. LLM 학습

• 데이터 준비: 고품질 입력 데이터를 위한 데이터셋 정리 및 전처리
• 모델 선택: Llama2 또는 GPT와 같은 하드웨어에 맞는 모델 선택
• 학습 과정: 리소스 활용 모니터링 및 최적화

6. 최적화 및 확장

• 다중 GPU 학습: Distributed Data Parallel (DDP) 또는 ZeRO 기술 활용
• NVIDIA 4xxx GPU의 P2P 통신을 가능하게 하는 커널 패치를 활용
• 성능 튜닝: 하이퍼파라미터, 배치 크기, 학습률을 최적화하여 더 나은 수렴과 효율성을 달성함

7. 유지보수 및 모니터링

• 정기 업데이트: 시스템 및 소프트웨어 최신 상태 유지
• 시스템 모니터링: nvidia-smi, Prometheus 등을 사용해 시스템 상태 점검

핵심 통찰 및 팁

• 하드웨어 대안: A100 또는 H100과 같은 GPU는 더 높은 VRAM을 제공하지만, 4090과 같은 소비자 GPU는 비용 효율적인 설정에 훌륭한 성능을 제공함
• 클라우드 사용 고려: 장기 프로젝트에는 온프레미스, 단기 작업에는 클라우드 적합
• 커뮤니티 자료 활용: Hugging Face 및 Andrej Karpathy의 가이드 참고

LLM 학습을 위한 장비를 구축하는 것은 도전적이지만 보람 있는 작업으로, AI 개발의 새로운 가능성을 탐구하는 강력한 도구가 될 것