논문 정보
- 날짜:
2026-02-28 - 카테고리: -
- 우선순위 점수: 0.167
핵심 요약
veScale-FSDP는 기존 FSDP가 지원하지 못했던 블록 단위 양자화 및 비요소별 옵티마이저(Shampoo, Muon 등)를 지원하기 위해 설계된 시스템입니다. RaggedShard라는 유연한 샤딩 포맷과 구조 인식 계획 알고리즘을 도입하여 대규모 모델 학습의 효율성을 높였습니다. 기존 시스템 대비 처리량은 5학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 최신 옵티마이저와 양자화 기법을 대규모 분산 학습 환경에 효율적으로 적용할 수 있는 기술적 기반을 제공합니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: 기존 FSDP의 제약을 해결하고 메모리 및 성능 이득이 명확하므로, 내부 대규모 모델 학습 파이프라인에 적용 가능성을 검증할 가치가 있습니다.
원문 링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.22437
- Hugging Face Papers: https://huggingface.co/papers/2602.22437