GPU와 TPU 같은 고성능 가속기에서 대형 모델을 학습시킬 때 가장 달갑지 않은 상황은 가속기가 데이터를 기다리느라 유휴 상태에 들어가는 것입니다. 시스템에서 가장 느린 구성 요소가 전체 시스템의 속도를 좌우하기 마련인데, 이런 병목 현상을 데이터 입력 파이프라인이 일으키는 경우가 많습니다. 대규모 머신러닝에 효율적이고 재현 가능한 데이터 파이프라인이 꼭 필요한 것도 바로 그 때문입니다. 이 가이드는 유연한 JAX용 데이터 로딩 라이브러리인 Grain과 고효율 파일 형식인 ArrayRecord를 사용하여 강력한 고성능 데이터 파이프라인을 구축함으로써 이 문제를 해결하는 방법을 소개합니다.
Grain은 JAX 기반 워크로드에서 발생하는 병목 현상을 해결하기 위해 특별히 설계된 가벼운 오픈소스 데이터 로딩 라이브러리입니다. Grain을 사용하면 데이터를 효율적으로 모델에 로드하고, 전처리하고, 공급하여 사용자의 하드웨어 성능을 극대화할 수 있습니다.
성능, 재현 가능성, 유연성이라는 철학을 토대로 구축한 Grain은 다음과 같은 주요 이점을 제공합니다.
.mp_prefetch() 메서드를 통한) 효율적인 다중 처리를 통해 데이터의 로드와 변환을 동시에 실행하므로, 언제나 모델에 보낼 데이터의 버퍼가 준비되어 있습니다. 그래서 가속기에 지속적으로 데이터가 공급되므로 학습 시간을 최소화할 수 있습니다..shuffle(), .map(), .batch() 등의 변환을 유동적으로 추가할 수 있습니다. 이러한 선언형 스타일 덕분에 데이터 파이프라인을 이해하고,·변경하고,·유지하기가 쉽습니다.TFRecord가 익숙한 표준이기는 하지만, 순차적인 특성상 완전한 글로벌 셔플이 불가능합니다. ArrayRecord는 이 문제를 해결하기 위해 특별히 설계된 파일 형식으로, 새로운 차원의 데이터 효율성을 제공합니다.
ArrayRecord가 발휘하는 뛰어난 성능의 비결은 Google의 Riegeli 파일 형식에 기반한 핵심 설계입니다. 이 구조는 대규모 데이터 처리에 여러 가지 핵심 이점을 제공합니다.
2. 방대한 병렬화: 레코드를 데이터 청크로 그룹화하여 근본적으로 병렬 판독이 가능하도록 설계된 구조 덕분에, 복수의 프로세스가 동일한 파일의 서로 다른 청크를 동시에 판독할 수 있어 판독 처리량이 눈에 띄게 증가합니다.
3. 뛰어난 성능: 여러 업계 기준치를 보면 ArrayRecord는 색인 및 청크 기반 설계 덕분에 판독 처리량을 기존의 포맷보다 훨씬 더 높일 수 있어 오늘날의 방대한 데이터 세트에 알맞은 선택지입니다.
4. 스마트한 데이터 무결성: ArrayRecord는 중복 검사를 추가하지 않고 기본 클라우드 스토리지 시스템(예: Google Cloud Storage)의 고성능 오류 수정을 활용하여 데이터 무결성을 스마트하게 처리하는 포맷입니다. 따라서 불필요한 성능 오버헤드 없이 강력한 오류 방지를 제공합니다.
ArrayRecord의 여러 특징은 Grain 같은 최신 데이터 로더에 필요한 고급 기능을 직접적으로 구현합니다.
어떤 레코드에든 즉각적으로 액세스할 수 있으므로 학습이 진행되는 동안 데이터 로더가 실시간으로 데이터 세트에서 완벽하게 무작위화된 인덱스를 생성하고 해당 순서대로 데이터를 가져와서 완전한 결정적 글로벌 셔플을 구현할 수 있다는 것이 제일 중요한 이점입니다. TFRecord 같은 순차적인 포맷으로는 사실상 컴퓨팅할 수 없는 이 기능은 재현 가능한 연구와 최적의 모델 학습에 핵심적인 역할을 합니다.
주요 특징을 중심으로 ArrayRecord와 TFRecord를 자세히 비교해 보겠습니다.
2. 랜덤 액세스
3. 글로벌 셔플
4. 병렬 I/O
5. 통합
6. 주요 사용 사례
데이터 세트 변환 메서드는 해당 데이터 세트가 TensorFlow Dataset(TFDS) 카탈로그에 등록된 표준 데이터 세트인지 아니면 커스텀 독점 데이터 세트인지에 따라 달라집니다.
cifar10 또는 imagenet2012처럼 잘 알려진 데이터 세트를 사용하고 있다면 tfds 명령줄 도구가 가장 직관적인 메서드입니다.
전제 조건: TensorFlow 데이터 세트 설치
pip install -q --upgrade tfds-nightlytfds build 명령줄 도구 사용
이 명령은 소스 데이터를 다운로드하여 준비 로직을 실행하고 결과물을 사용자가 원하는 포맷으로 저장합니다.
# Generate the 'cifar10' dataset in ArrayRecord format
tfds build cifar10 --file_format=array_record생성된 ArrayRecord 파일은 ~/tensorflow_datasets/ 디렉터리에 저장되며 바로 사용 가능합니다.
자체 커스텀 TFRecord 데이터 세트를 대규모로 변환할 때 권장하는 접근법은 Apache Beam을 사용하는 것입니다. array_record 라이브러리는 사전에 패키지로 만든 Beam 파이프라인을 제공하므로 변환이 놀라울 정도로 간단하며 확장도 가능합니다. 방대한 데이터 세트에 이 메서드를 적극 권장하는 이유는 Google Cloud Dataflow 같은 서비스를 사용하는 여러 작업자에 처리를 분산시킬 수 있기 때문입니다.
전제 조건: Apache Beam 및 Array Record Beam SDK 설치
pip install -q apache-beam
pip install -q array-record-beam-sdk사전에 패키지로 만든 변환 파이프라인 사용
array_record.beam.pipelines 모듈에 포함된 convert_tf_to_arrayrecord_disk_match_shards 함수는 특정한 목적으로 개발한 유틸리티로, 전체 변환 프로세스를 담당합니다. 이 유틸리티는 TFRecord 파일을 판독하여 분할된 해당 ArrayRecord 데이터 세트를 작성합니다.
이를 Python 스크립트에서 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
from apache_beam.options import pipeline_options
from array_record.beam.pipelines import convert_tf_to_arrayrecord_disk_match_shards
# 1. Define your input and output patterns.
# This example uses Google Cloud Storage (GCS) paths, which is common for large datasets.
input_pattern = 'gs://your-gcs-bucket/path/to/records-*.tfrecord'
output_path = 'gs://your-gcs-bucket/path/to/converted-records'
# Arguments dictionary for the conversion function.
args = {
'input': input_pattern,
'output': output_path,
}
# 2. Configure pipeline options for execution.
# To run locally on your machine (for smaller datasets or testing):
# No options are needed; the local runner is used by default.
local_pipeline_options = pipeline_options.PipelineOptions()
# To run at scale on Google Cloud Dataflow (for large datasets):
# Uncomment the following lines and fill in your project details.
#
# dataflow_pipeline_options = pipeline_options.PipelineOptions(
# runner='DataflowRunner',
# project='your-gcp-project-id',
# region='your-gcp-region',
# # A requirements.txt file may be needed for dependencies on Dataflow workers.
# # requirements_file='requirements.txt',
# temp_location='gs://your-gcs-bucket/path/to/temp'
# )
# 3. Define and run the main execution logic.
def main():
print("Starting TFRecord to ArrayRecord conversion...")
convert_tf_to_arrayrecord_disk_match_shards(
args=args,
# Pass the appropriate options here.
# Use `local_pipeline_options` for local runs.
# Use `dataflow_pipeline_options` for cloud runs.
pipeline_options=local_pipeline_options,
).run()
print(f"Conversion complete. ArrayRecord files written to '{output_path}'.")
if __name__ == '__main__':
main()이 접근법은 변환 작업을 위해 특별히 설계되어 테스트를 거친 고수준 API이며, 출력 분할을 자동으로 입력 분할과 매치하는 등의 세부 사항을 처리해 주므로 분할 파이프라인을 작성하는 것보다 더 효과적이고 확실합니다.
데이터가 ArrayRecord 포맷으로 변환되면 Grain Dataset API를 사용해서 고성능 입력 파이프라인을 정의할 수 있습니다. 이 프로세스에는 소스를 생성하고 여러 가지 변환 메서드를 체인으로 연결하는 작업이 포함됩니다.
우선 ArrayRecord 파일을 지정하여 MapDataset를 생성합니다.
import grain
# Path to your generated ArrayRecord files
file_paths = ["~/tensorflow_datasets/cifar10/3.0.2/cifar10-train.array_record-00000-of-00001"]
# Create a data source
data_source = grain.sources.ArrayRecordDataSource(file_paths)
# Create a MapDataset from the source
dataset = grain.MapDataset.source(data_source)이제 MapDataset에 변환을 적용합니다. 각 메서드가 새로운 MapDataset를 반환하므로 사용자는 선언을 통해 호출을 체인으로 연결할 수 있습니다.
# Example parsing function
def parse_and_transform(record):
# Your logic to parse features, augment data, etc.
return {"record": record}
BATCH_SIZE = 32
# Chain transformations
# The order of operations matters.
dataset = (
dataset.shuffle(seed=42)
.map(parse_and_transform)
.batch(batch_size=BATCH_SIZE, drop_remainder=True)
)DatasetIterator 생성 및 사용하기마지막으로, 완전히 정의한 데이터세트에서 반복자를 생성하여 학습 스크립트의 데이터를 루프합니다.
# Create the stateful iterator
data_iterator = iter(dataset)
# You can now loop over the data
for batch in data_iterator:
# Your training step with the batch...
pass
# For checkpoint saving/restoration, you can get/set the iterator's state
# state = data_iterator.get_state()
# data_iterator.set_state(state)데이터 파이프라인이 일으키는 병목 현상을 방지하려면 다중 처리를 사용해서 데이터 로드 및 전처리와 모델 학습을 동시에 처리해야 합니다. 이를 위해 Dataset API에서 파이프라인에 .mp_prefetch() 변환을 추가합니다.
이 메서드는 작업자 프로세스 풀을 시작해서 백그라운드에서 데이터 배치를 비동기적으로 준비하여 사용자의 학습 루프에 데이터 배치가 필요할 때 바로 사용할 수 있도록 버퍼로 저장합니다.
적용 방법은 다음과 같습니다.
# The full pipeline with performance tuning.
dataset = (
grain.MapDataset.source(data_source)
.shuffle(seed=42)
.map(parse_and_transform)
# Convert to an iterable dataset to apply prefetching.
.to_iter_dataset()
.batch(batch_size=BATCH_SIZE, drop_remainder=True)
# Apply multiprocessing and prefetching.
.mp_prefetch(
grain.multiprocessing.MultiprocessingOptions(
num_workers=16 # Number of parallel worker processes.
)
)
)
# Create the final iterator
data_iterator = iter(dataset)num_workers: 데이터 로드에 사용할 병렬 하위 프로세스 수를 지정합니다. 가속기가 데이터를 기다리느라 유휴 상태에 들어가는 일이 잦을 경우, 이 값을 높이면 처리량이 눈에 띄게 개선됩니다. 최적의 값은 머신에서 이용 가능한 CPU 코어와 매핑 기능의 복잡성에 따라 달라집니다.자세한 정보를 확인하고 구축을 시작하고 싶으신가요? 이 가이드에서 다룬 기술의 공식 문서와 소스 코드를 살펴보세요.
Grain과 ArrayRecord로 구축된 충분한 성능의 결정적 데이터 파이프라인은 대규모 모델 학습에 꼭 필요합니다. 주된 예시로는 JAX로 작성한 고성능 오픈 소스 대규모 언어 모델인 MaxText를 들 수 있습니다. MaxText는 정확히 이 데이터 파이프라인 기법을 활용해서 대형 TPU 및 GPU 클러스터에 효율적으로 데이터를 공급합니다.
