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트랜스포머 모델의 데이터 및 텐서 병렬화 시 통신 비용이 계산 성능을 제한하는 임계점을 분석했다.

·2026.08.21 09시

사전학습 실패의 핵심 원인으로 인과성 훼손과 수치 편향을 꼽았다.

·1·2026.05.17 04시

프론티어 모델은 distillation을 막기 어렵고, 대규모 pretraining은 작은 bias와 causality 위반에도 쉽게 무너진다.

·1·2026.04.17 09시

DP, FSDP, TP 등 주요 분산 학습 기법을 밑바닥부터 구현한 PyTorch 교육용 저장소가 공개되었습니다.

·2026.04.12 23시

vLLM Mamba CUDA 커널의 32비트 오버플로우가 logprob 불일치를 만들었다.

·1·2026.03.25 17시

Hugging Face의 Accelerate 라이브러리가 다양한 병렬화 전략을 조합해 효율적인 멀티 GPU 학습을 지원하는 ND-Parallel 기능을 출시했다.

·2·2025.08.08 09시

DeepSpeed와 PyTorch FSDP의 내부 정밀도 처리 방식 차이가 모델 학습 결과에 미치는 영향을 분석한다.

·2024.06.13 09시

Hugging Face의 Accelerate 라이브러리를 통해 PyTorch FSDP를 활용하여 대규모 모델 학습을 가속화하는 방법을 소개한다.

·2022.05.02 09시