고령자 AI 안심서비스 모델 훈련 인스턴스 선택 가이드 Example (AWS예시)

고령자 AI 안심서비스를 제공하기 위한 모델 훈련에는 다양한 센서 데이터를 분석하고, 비정상적인 활동을 감지하며, 실시간으로 경고를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 서비스는 일반적으로 딥러닝 기반의 모델, 특히 컴퓨터 비전 및 자연어 처리(NLP) 모델을 활용하여 고령자의 안전 상태를 모니터링합니다. 이를 위해 적정한 FLOPS 성능과 AWS 인스턴스 선택이 필요합니다.

 

I.      적정 인스턴스 선택 Process

 1. 적정 FLOPS 산정

고령자 AI 안심서비스를 위한 AI 모델 훈련에서 필요한 FLOPS는 모델 복잡성과 처리해야 하는 데이터의 양에 따라 다릅니다. 일반적인 예측 모델이나 비전 모델의 경우 중소 규모의 작업에서는 10-20 TFLOPS 정도가 적합할 수 있으며, 대규모 데이터 또는 실시간 처리를 요하는 경우 수백 TFLOPS가 필요할 수 있습니다.

 

 2. 적합한 클라우드사 인스턴스 Family 선정 (아래 설명 : AWS 예시)

고령자 AI 안심서비스를 위한 모델 훈련에 적합한 AWS 인스턴스는 GPU 집약적인 인스턴스 패밀리가 적합합니다. 특히, 다음과 같은 인스턴스가 권장됩니다:

 

1) P3 인스턴스 (예: p3.2xlarge)

   - 사양: 1 NVIDIA V100 GPU, 8 vCPU, 61 GiB 메모리.

   - FLOPS: 약 14 TFLOPS (단정밀도, FP32).

   - 적합성: 중소 규모의 비전 기반 모델 훈련 및 예측 모델 생성에 적합. 고령자의 움직임을 감지하거나 카메라 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

 

2) G4dn 인스턴스 (예: g4dn.xlarge)

   - 사양: 1 NVIDIA T4 GPU, 4 vCPU, 16 GiB 메모리.

   - FLOPS: 약 8.1 TFLOPS (FP32), 65 TFLOPS (INT8).

   - 적합성: 실시간 예측 및 추론 작업에 적합하며, 비용 효율성이 뛰어나 고령자의 실시간 상태 모니터링이나 작은 규모의 AI 모델 추론에 적합합니다.

 

3) P4d 인스턴스 (예: p4d.24xlarge)

   - 사양: 8 NVIDIA A100 GPU, 96 vCPU, 1,152 GiB 메모리.

   - FLOPS: 최대 5,000 TFLOPS (혼합 정밀도).

   - 적합성: 매우 큰 규모의 AI 모델을 훈련시키고자 할 때 사용됩니다. 예를 들어, 고령자의 상태를 분석하고 예측하는 강화 학습 모델이나 복잡한 신경망 훈련에 적합합니다.

 

 4. 인스턴스 선택 이유

- 비용-성능 균형 : g4dn 인스턴스는 고비용의 P 시리즈 인스턴스에 비해 상대적으로 저렴하며, 실시간 추론을 위한 고성능을 제공합니다.

- 병렬 처리 : P3 및 P4d 인스턴스는 높은 병렬 처리 성능을 제공하며, 고령자의 움직임 및 활동을 예측하는 복잡한 모델 훈련에 매우 유리합니다.

- 확장성 : P4d 인스턴스는 매우 높은 성능을 제공하여, 서비스의 확장이나 더 복잡한 모델 훈련에 적합합니다.

 

 5. 소결론

고령자 AI 안심서비스를 제공하기 위한 모델 훈련에서는 서비스 요구 사항에 맞는 FLOPS와 비용 효율성을 고려한 인스턴스 선택이 필요합니다. 중소 규모의 모델 훈련에는 P3 또는 G4dn 인스턴스가 적합하며, 대규모 모델 훈련에는 P4d 인스턴스가 유리합니다.

 

II.    적정 FLOPS 산정시 고려사항

 

적정 FLOPS(초당 부동소수점 연산 수, Floating Point Operations per Second)를 계산하기 위해서는 머신러닝 및 AI 모델 훈련에 필요한 다양한 요소를 고려해야 합니다. FLOPS는 모델의 복잡성, 데이터 처리 요구사항, 모델 아키텍처 등의 요인에 따라 크게 변동되므로 다음 항목들을 구체적으로 평가할 필요가 있습니다.

 

 1. 모델의 복잡성

모델의 복잡성은 FLOPS 요구량에 직접적인 영향을 미칩니다. 복잡한 신경망(예: 딥러닝 모델)일수록 더 많은 연산을 필요로 합니다. 주요 고려사항은 다음과 같습니다:

- 모델의 레이어 수 : 더 많은 레이어를 가진 심층 신경망은 더 많은 계산을 요구합니다.

- 매개변수(Parameter) 수 : 모델의 파라미터 수가 많을수록 FLOPS 요구가 증가합니다. 예를 들어, GPT-3 같은 대규모 자연어 처리 모델은 수십억 개의 파라미터를 가지고 있습니다.

- 활성화 함수 : 비선형 활성화 함수(예: ReLU, Sigmoid)를 사용하는 경우, 각 레이어마다 추가적인 계산이 발생합니다.

 

 2. 데이터셋 크기

데이터셋의 크기는 모델이 처리해야 하는 데이터의 양을 의미하며, 이것은 FLOPS 계산에 중요한 요소입니다. 더 큰 데이터셋은 더 많은 연산이 필요하며, 다음과 같은 항목을 고려해야 합니다:

- 입력 데이터의 차원: 입력 데이터의 차원이 크면 FLOPS 요구량이 증가합니다. 예를 들어, 고해상도 이미지 데이터나 복잡한 시계열 데이터는 더 많은 연산을 요구합니다.

- 배치 크기(Batch Size): 한 번에 처리할 데이터의 크기를 결정하는 배치 크기에 따라 FLOPS 요구량이 달라집니다. 더 큰 배치 크기는 더 많은 메모리와 계산 능력을 필요로 합니다.

 

 3. 정밀도(Precision)

FLOPS는 계산의 정밀도에 따라 달라집니다. AI 모델 훈련에서 사용하는 정밀도는 다음과 같습니다:

- FP32(단정밀도): 32비트 부동소수점 연산을 사용하여 매우 정밀하게 계산을 수행합니다. 대부분의 AI 모델 훈련에서는 기본적으로 FP32를 사용하지만, 더 높은 메모리와 연산 자원이 요구됩니다.

- FP16(반정밀도): 16비트 부동소수점 연산을 사용하여 메모리와 연산 자원을 절약할 수 있습니다. 다만, 일부 연산에서 정확도가 약간 떨어질 수 있습니다.

- 혼합 정밀도(Hybrid or Mixed Precision)는 AI 모델 훈련에서 FP16(반정밀도)와 FP32(단정밀도)를 함께 사용하는 방법입니다. 이는 훈련 속도를 높이고, 메모리 사용량을 줄이면서도 모델의 정확도를 유지할 수 있는 방법입니다.( NVIDIA A100 GPU는 텐서 코어(텐서 코어는 NVIDIA의 Volta 아키텍처부터 도입된 GPU 내부의 특수 연산 장치로, 매트릭스 연산을 매우 빠르게 처리할 수 있도록 설계되었습니다. A100 GPU는 이를 더욱 발전시켜, 혼합 정밀도 연산에서 최대 성능을 발휘할 수 있습니다.)를 활용하여 혼합 정밀도 연산을 최적화합니다. 예를 들어, A100 GPU는 혼합 정밀도 연산을 통해 최대 312 TFLOPS 성능을 제공할 수 있으며, 이는 대규모 모델 훈련에서 필수적인 성능 향상을 제공합니다.)

 

 4. 병렬 처리 능력

훈련하는 모델의 병렬 처리 가능성에 따라 FLOPS 요구량이 달라집니다. 특히 GPU와 같은 장치들은 대규모 병렬 처리를 지원하므로, GPU에서 모델을 실행할 때 더 높은 FLOPS 성능을 요구합니다. 주요 요소는 다음과 같습니다:

- GPU의 수: 더 많은 GPU를 사용하면 FLOPS 성능이 선형적으로 증가할 수 있습니다.

- 텐서 코어: NVIDIA의 텐서 코어와 같은 특수 하드웨어는 혼합 정밀도 연산에서 높은 FLOPS 성능을 제공합니다. 이를 통해 더 복잡한 AI 모델도 빠르게 훈련할 수 있습니다.

 

 5. 모델의 학습 반복 횟수 (Epochs)

모델을 훈련하는 동안의 반복 횟수는 FLOPS 계산에서 중요한 요소입니다. 훈련을 더 많이 반복할수록 요구되는 총 연산량이 증가합니다. 따라서 Epochs 수를 설정할 때 모델이 과적합되지 않도록 하면서도 충분한 훈련이 이루어지도록 조정해야 합니다.

 

 6. 모델 최적화 및 알고리즘

모델이 학습하는 데 사용하는 최적화 알고리즘(예: Adam, SGD)은 FLOPS 요구량에 영향을 미칩니다. 특히, 복잡한 최적화 알고리즘은 더 많은 연산을 요구하므로 FLOPS 성능에 대한 고려가 필요합니다.

 

 7. 하드웨어 성능

훈련 환경에서 사용하는 하드웨어의 성능도 FLOPS 계산에 큰 영향을 미칩니다. AWS의 인스턴스 선택에서 GPU의 성능, CPU의 처리 능력, 메모리 대역폭 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 예를 들어, NVIDIA A100이나 V100 GPU는 혼합 정밀도를 지원하여 높은 FLOPS 성능을 제공합니다.

 

8. 소결론

고령자 AI 안심서비스와 같은 프로젝트에서 적절한 FLOPS 성능을 계산하기 위해서는 모델의 복잡성, 데이터셋 크기, 정밀도, 병렬 처리 요구 사항 등을 고려해야 합니다. 이러한 항목들을 기반으로 AWS 인스턴스(p3, p4d, g4dn 등)를 선택하고, FLOPS 요구량을 최적화하여 효율적인 훈련 환경을 구성할 수 있습니다.

 

III.  FLOPS 계산 예시 : ResNet-50 모델 계산 사례

 

FLOPS(초당 부동소수점 연산 수)을 계산하는 데 있어서는 주로 다음과 같은 항목을 기반으로 계산할 수 있습니다. 모델 아키텍처, 데이터셋 크기, 정밀도 등은 중요한 요소입니다. 여기서는 구체적인 예시로 컴퓨터 비전 모델 훈련에 사용되는 ResNet-50 모델을 활용한 FLOPS 계산을 설명하겠습니다.

 

1.    FLOPS 계산 예시: ResNet-50 모델

ResNet-50은 이미지 분류에 자주 사용되는 딥러닝 모델입니다. FLOPS를 계산하려면 모델의 구조에 있는 레이어마다 필요한 연산량을 평가하고, 이를 기반으로 총 연산량을 도출합니다.

 

1) 모델 구조 및 파라미터

   - ResNet-50은 총 50개의 레이어를 가진 신경망입니다.

   - 주요 연산은 컨볼루션 연산이며, 각 컨볼루션 레이어의 파라미터 수와 연산 횟수를 계산할 수 있습니다.

 

2) 데이터셋 크기

   - 입력 데이터로 224x224 크기의 이미지가 사용된다고 가정합니다.

   - 입력 이미지의 채널 수는 3 (RGB)입니다.

 

3) 정밀도

   - FP32(단정밀도) 연산을 사용하는 경우, 각 연산에 대해 32비트의 부동소수점 연산을 처리합니다.

  

2. 컨볼루션 연산의 FLOPS 계산

 

컨볼루션 레이어에서의 FLOPS 계산은 다음과 같은 공식으로 정의됩니다:

FLOPS = 2 * (입력 채널 * 필터 크기^2 * 출력 크기^2 * 출력 채널)

 

- 입력 채널(Input Channels): 입력 이미지 또는 전 레이어의 채널 수.

- 필터 크기(Filter Size): 일반적으로 3x3 또는 7x7 필터 크기가 사용됩니다.

- 출력 크기(Output Size): 필터가 적용된 후 나오는 출력의 크기. 입력 크기와 동일하거나, 패딩이나 스트라이드를 적용하면 줄어들 수 있습니다.

- 출력 채널(Output Channels): 해당 레이어에서 생성되는 출력 이미지의 채널 수.

 

예를 들어, 첫 번째 컨볼루션 레이어에서 7x7 필터를 사용하고, 224x224 입력 이미지, 3개의 입력 채널, 64개의 출력 채널을 갖는다고 가정하면:

{FLOPS} = 2 * (3 * 7 * 7 * 224 * 224 * 64) = 944,111,616  {FLOPS}

 

3.    ResNet-50 구조 요약 및 전체 FLOPS 계산

ResNet-50은 총 50개의 레이어로 구성된 딥러닝 모델이며, 이는 컨볼루션 레이어와 완전 연결(FC, Fully Connected) 레이어를 포함합니다. 모델 구조는 다음과 같습니다:

- 초기 컨볼루션 레이어: 7x7 필터, 64개의 출력 채널, 224x224 크기의 입력 이미지.

- 병목 블록: 각 병목 블록은 3개의 컨볼루션 레이어(1x1, 3x3, 1x1)로 구성되며, 총 16개의 병목 블록이 존재합니다.

- 완전 연결 레이어: 마지막에 1,000개의 클래스로 분류하는 fully connected 레이어가 있습니다.

 

각 레이어의 FLOPS 계산 방법

 

1) 첫 번째 컨볼루션 레이어

첫 번째 컨볼루션 레이어는 7x7 필터와 64개의 출력 채널을 가지며, 입력 크기는 224x224입니다. FLOPS는 다음과 같은 공식으로 계산됩니다:

{FLOPS} = 2 * ({입력 채널} * {필터 높이} * {필터 너비} * {출력 높이} * {출력 너비} * {출력 채널})

 

- 입력 채널 = 3 (RGB 이미지)

- 필터 크기 = 7x7

- 출력 크기 = 224x224

- 출력 채널 = 64

 

{FLOPS} = 2 * (3 * 7 * 7 * 224 * 224 * 64) = 944,111,616  {FLOPS}

 

2) 병목 블록의 컨볼루션 레이어

ResNet-50의 병목 블록은 3개의 컨볼루션 레이어로 구성됩니다:

1. 1x1 컨볼루션 (채널 확장/축소)

2. 3x3 컨볼루션 (특징 추출)

3. 1x1 컨볼루션 (채널 확장)

 

각 병목 블록은 다음과 같이 계산됩니다:

 

- Conv1 (1x1 컨볼루션):

{FLOPS} = 2 * ({입력 채널} * 1 * 1 * {출력 크기} * {출력 채널})

 

- Conv2 (3x3 컨볼루션):

  {FLOPS} = 2 * ({입력 채널} * 3 * 3 * {출력 크기} * {출력 채널})

 

- Conv3 (1x1 컨볼루션):

{FLOPS} = 2 * ({입력 채널} * 1 * 1 * {출력 크기} * {출력 채널})

 

이 연산을 통해 병목 블록 하나에 대한 FLOPS를 구한 후, 16개의 병목 블록에 대해 계산합니다.

 

3) 완전 연결(FC) 레이어

ResNet-50의 마지막 완전 연결 레이어는 주로 최종 클래스 분류를 담당합니다. 이 레이어에서는 2048개의 입력 채널과 1000개의 클래스 출력이 있습니다. FLOPS는 다음과 같이 계산됩니다:

 

{FLOPS} = 2 * ({입력 채널} * {출력 클래스 수})

{FLOPS} = 2 * (2048 * 1000) = 4,096,000 { FLOPS}

 

4) 종합적인 계산 과정

a. 초기 컨볼루션 레이어: 약 944 MFLOPS.

b. 병목 블록: 각 블록마다 1.75 GFLOPS × 16개의 블록 = 28 GFLOPS.

c. 완전 연결 레이어: 약 4 MFLOPS.

 

5) 최종적으로 ResNet-50의 총 FLOPS는 다음과 같습니다:

- 첫 번째 컨볼루션 레이어: 944 MFLOPS

- 병목 블록: 28.44 GFLOPS

- 완전 연결 레이어: 4 MFLOPS

 

따라서 ResNet-50 전체의 FLOPS는 약 28.89 GFLOPS입니다.

 

이 계산식을 기반으로 각 레이어의 FLOPS를 정확하게 계산할 수 있으며, 이를 통해 모델의 복잡도를 평가하고 적합한 하드웨어 선택을 할 수 있습니다.

 

4. AWS 인스턴스 선택

ResNet-50 모델 훈련을 위한 AWS 인스턴스를 선택할 때는, 모델의 FLOPS 계산과 필요 성능, 비용 효율성 등을 고려해야 합니다. ResNet-50의 총 FLOPS가 약 28.89 GFLOPS이므로, 이 연산 성능을 소화할 수 있는 GPU 기반 인스턴스가 필요합니다. AWS에서 제공하는 GPU 인스턴스 중에서 적합한 인스턴스를 제시하겠습니다.

 

 1) AWS P3 인스턴스

P3 인스턴스는 NVIDIA Tesla V100 GPU를 사용하며, 딥러닝 모델 훈련에 적합합니다. 이 인스턴스는 단정밀도(FP32)에서 약 14 TFLOPS의 성능을 제공합니다. ResNet-50과 같은 모델을 훈련하기에 충분한 성능을 제공하며, 특히 중대형 딥러닝 모델을 훈련할 때 좋은 선택입니다.

 

- p3.2xlarge:

  - GPU: 1x NVIDIA V100

  - vCPU: 8

  - 메모리: 61 GiB

  - FLOPS 성능: 약 14 TFLOPS (FP32 기준)

  - 적합성: ResNet-50 훈련 시 약 28.89 GFLOPS가 필요하므로, 이 인스턴스를 사용하면 단일 GPU로 2배의 성능을 활용할 수 있으며, 훈련 시간을 상당히 단축할 수 있습니다.

 

- p3.16xlarge:

  - GPU: 8x NVIDIA V100

  - vCPU: 64

  - 메모리: 488 GiB

  - FLOPS 성능: 약 112 TFLOPS (FP32 기준)

  - 적합성: 매우 대규모 데이터셋이나 빠른 훈련을 위해서는 여러 GPU를 사용해 더 빠른 속도로 처리할 수 있습니다. ResNet-50 같은 모델을 대규모 데이터로 훈련할 때 유용합니다.

 

 2) AWS P4d 인스턴스

P4d 인스턴스는 NVIDIA A100 GPU를 사용하며, 최신 아키텍처 기반의 혼합 정밀도 연산(단정밀도 및 반정밀도)을 지원합니다. 혼합 정밀도를 사용할 경우 최대 312 TFLOPS의 성능을 제공하므로, 매우 빠른 훈련 속도를 요구하는 경우에 적합합니다.

 

- p4d.24xlarge:

  - GPU: 8x NVIDIA A100

  - vCPU: 96

  - 메모리: 1,152 GiB

  - FLOPS 성능: 약 250 TFLOPS (FP32 기준), 최대 5,000 TFLOPS (혼합 정밀도)

  - 적합성: 매우 대규모 모델 훈련과 GPT-3 같은 초대형 언어 모델에도 적합한 성능을 제공합니다. ResNet-50을 매우 빠른 속도로 훈련할 수 있습니다.

 

 3) AWS G4dn 인스턴스

G4dn 인스턴스는 NVIDIA T4 GPU를 사용하며, 추론 작업과 같은 경량 훈련 또는 실시간 응용 프로그램에 적합합니다. 성능은 낮지만, 비용 효율이 높아 중소 규모의 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.

 

- g4dn.xlarge:

  - GPU: 1x NVIDIA T4

  - vCPU: 4

  - 메모리: 16 GiB

  - FLOPS 성능: 약 8.1 TFLOPS (FP32 기준), 65 TFLOPS (INT8 기준)

  - 적합성: 실시간 추론이나 소규모 모델 훈련에 적합합니다. ResNet-50 훈련은 가능하지만, 훈련 속도가 상대적으로 느릴 수 있습니다.

 

 인스턴스 선택 요약:

- p3.2xlarge: 중간 규모의 ResNet-50 훈련에 적합, 1개의 V100 GPU로 적당한 성능을 제공.

- p3.16xlarge: 빠르고 대규모 훈련을 위해 8개의 V100 GPU를 사용하는 고성능 옵션.

- p4d.24xlarge: 최신 NVIDIA A100 GPU를 사용하여 혼합 정밀도 연산을 활용한 매우 빠른 훈련에 적합.

- g4dn.xlarge: 비용 효율이 높은 선택지로, 소규모 모델 훈련이나 추론에 적합.

 

이 인스턴스들 중에서 p3.2xlarge는 ResNet-50 훈련 시 적당한 성능과 비용 효율을 제공하며, p4d.24xlarge는 최신 기술을 활용해 매우 빠른 훈련을 원할 때 적합한 선택입니다.

 

출처 :

 

1. AWS EC2 인스턴스 유형: AWS 인스턴스 패밀리 및 사양에 대한 공식 정보.

   - URL: [Amazon EC2 Instance Types](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)

 

2. NVIDIA GPU 사양: V100 및 A100 GPU의 FLOPS 성능 및 사양.

   - URL: [NVIDIA Data Center Deep Learning Product Performance](https://developer.nvidia.com/deep-learning-performance-training-inference)

 

3. AWS 딥 러닝 AMI 문서: AWS에서 제공하는 딥러닝 AMI의 사용 방법과 관련된 정보.

   - URL: [AWS Deep Learning AMI](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/what-is-dlami.html)

 

4. AWS 기계 학습 블로그: 다양한 AWS 머신러닝 서비스와 관련된 사례 연구 및 가이드라인.

   - URL: [AWS Machine Learning Blog](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/)

 

5. NVIDIA Tesla V100 GPU 가속기: V100 GPU에 대한 자세한 성능 데이터.

   - URL: [NVIDIA Tesla V100 Datasheet](https://images.nvidia.com/content/technologies/volta/pdf/tesla-volta-v100-datasheet-letter-fnl-web.pdf)

 

6. NVIDIA A100 GPU 가속기: 최신 A100 GPU 아키텍처 및 성능.

   - URL: [NVIDIA A100 Tensor Core GPU Architecture](https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/a100/pdf/nvidia-a100-datasheet-us-nvidia-1758950-r4-web.pdf)

 

7. AWS P4d 인스턴스 소개: P4d 인스턴스에 대한 공식 블로그 포스트.

   - URL: [Introducing Amazon EC2 P4d Instances](https://aws.amazon.com/blogs/aws/ec2-p4d-instances-machine-learning-hpc/)