Megatron Core 사용자 가이드 — 병렬 처리 전략과 모델 지원

Megatron-Core를 실제로 쓸 때는 사용자 가이드를 따라가면 돼요. 여기서는 대규모 학습을 위한 병렬 처리 전략과 지원 모델 아키텍처를 한눈에 정리해요.

출처: https://docs.nvidia.com/megatron-core/developer-guide/latest/index.html

Megatron Core 는 대규모 언어 모델 훈련을 위한 GPU 최적화 라이브러리예요. state-of-the-art 병렬 처리 전략과 성능 최적화를 조합해 커스텀 트레이닝 프레임워크를 만들 수 있게 도와줘요.

핵심 기능을 다시 짚어보면:

병렬 처리(Parallelism): 텐서 병렬(TP), 파이프라인 병렬(PP), 데이터 병렬(DP), 전문가 병렬(EP), 컨텍스트 병렬(CP)을 지원해요.
파이프라인 스케줄: 여러 파이프라인 스케줄과 분산 옵티마이저로 배치 학습을 효율화해요.
혼합 정밀도: FP16, BF16, FP8 을 지원해서 메모리와 속도를 조절할 수 있어요.
GPU 커널: 최적화된 커널과 메모리 관리를 제공해요.
모델 아키텍처: LLaMA, Qwen, DeepSeek, GPT, Mamba 등 널리 쓰이는 구조를 지원해요.

개념적으로는 조합 가능한 트랜스포머 빌딩 블록(attention, MLP)을 제공해서, 수십억~수조 파라미터를 넘는 모델을 만들 때 자신의 프레임워크에 맞게 조립할 수 있어요. 훈련 파이프라인을 직접 설계하는 팀에게 특히 유용해요.