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分散型トレーニングと集中型トレーニング

分散型トレーニングは、大規模なデータセットや大規模なモデルを処理するために、モデルのトレーニングを複数のマシンやデバイスに分散させる一方、集中型トレーニングはすべてを単一のシステム上で行います。どちらを選択するかは、規模、インフラストラクチャ、および対象となる機械学習ワークロードによって異なります。

ハイライト

分散型トレーニングは、単一マシンのメモリ制限を超えるモデルの構築を可能にする一方、集中型トレーニングは単一システムのハードウェアによって制約される。
集中型トレーニングはデバッグと再現性を容易にする一方、分散型システムではオーケストレーションツールと同期ロジックが必要となる。
データが各ワーカーのローカルに保持されるため、分散型アプローチを用いることでのみ、連邦型かつプライバシー保護型のトレーニングが可能になります。
分散型トレーニングは、大規模なワークロードの場合、実時間を大幅に短縮しますが、集中型トレーニングでは回避できる通信オーバーヘッドが発生します。

分散型トレーニングとは？

モデル開発を加速するために、トレーニングワークロードを複数のプロセッサ、マシン、または地理的な場所に分散させる機械学習手法。

GPT-3やPaLMのようなモデルが単一のGPUのメモリ容量を超え、数百ギガバイトのVRAMを必要とするようになったため、分散学習が不可欠となった。
データ並列処理はトレーニングバッチを複数のワーカーに分割するのに対し、モデル並列処理は単一モデルのレイヤーを複数のデバイスに分割する。
PyTorch DDP、Horovod、DeepSpeedといったフレームワークを使えば、独自のインフラストラクチャを構築することなく、分散型トレーニングを利用できるようになります。
NCCLやMPIなどの通信ライブラリは、トレーニング中のワーカー間の勾配同期を処理する。
OpenAI、Google、Metaなどの大規模な言語モデルは、数千個のGPUまたはTPUに分散したトレーニングに依存している。

集中トレーニングとは？

従来の機械学習手法では、すべての学習データと計算処理が単一のマシン、または密接に連携したクラスタ上で行われます。

集中型トレーニングは1台のサーバーまたはワークステーション上で実行され、データ、モデル、計算処理を1か所に集約します。
ほとんどの学術研究や中小企業のビジネスモデルでは、その簡便さから依然として集中型研修が採用されている。
NVIDIA A100やH100のような80GBのVRAMを搭載したGPUは、数百億ものパラメータを持つモデルの集中型トレーニングを可能にする。
集中管理型のシステム構成は、すべてが単一の環境で行われるため、デバッグ、再現性、バージョン管理を簡素化します。
scikit-learn、標準のTensorFlow、Kerasといったフレームワークは、主に集中型のワークフローを念頭に置いて設計されています。

比較表

機能	分散型トレーニング	集中トレーニング
インフラストラクチャー	複数のマシン、GPU、またはノードが連携して動作する	単一マシンまたは密結合クラスター
拡張性	数千台のデバイスと数兆個のパラメータを持つモデルに対応可能	単一マシンのハードウェア容量によって制限される
データ処理	データは複数の場所に分散して保存することも、従業員のローカルに保持することもできます。	すべてのデータは1台のマシン上に存在するか、または1台のマシンからアクセス可能である必要があります。
コミュニケーションオーバーヘッド	NCCL、MPI、またはgRPCによる勾配同期が必要です。	ノード間の通信は不要です
耐障害性	チェックポイント機能により、個々のノード障害から復旧可能	ホストマシンがクラッシュした場合、単一障害点となる。
セットアップの複雑さ	高レベル — KubernetesやRayなどのオーケストレーションツールが必要	低 — フレームワークをインストールしてスクリプトを実行します
最適な用途	大規模言語モデル、基盤モデル、膨大なデータセット	小型から中型のモデル、研究、プロトタイピング
コストプロファイル	初期費用は高いが、規模拡大による価格性能比は優れている	初期費用は低いが、ハードウェアのアップグレード費用が高額になる。

詳細な比較

拡張性とモデルサイズ

モデルが単一のアクセラレータのメモリ容量を超える場合、分散トレーニングが唯一現実的な選択肢となります。数百億個のパラメータを持つ最新の基盤モデルは、VRAM容量の大小に関わらず、単一のGPUには収まりきりません。集中トレーニングは、特に80GBのメモリを搭載したNVIDIA H100ノードのようなハイエンドハードウェアでは、数十億個のパラメータまでのモデルに非常に効果的です。しかし、その限界を超える必要がある場合は、テンソル並列処理やパイプライン並列処理といった分散アプローチが必須となります。

データプライバシーと位置情報

集中型トレーニングでは、すべてのデータが一箇所に存在することを前提としているため、ガバナンスは簡素化されますが、機密情報を集約する必要がある場合にプライバシーリスクが生じます。分散型トレーニングでは、データがローカルデバイスまたはサーバー上に保持され、モデルの更新のみが共有されるフェデレーテッドラーニングが可能になります。これは、HIPAAやGDPRなどの規制によってデータ移動が制限される医療や金融の分野で非常に重要です。ただし、フェデレーテッドアプローチでは、集中型トレーニングでは完全に回避できる統計的な課題や通信コストが発生するというトレードオフがあります。

インフラストラクチャと運用上の複雑性

分散トレーニングを実行するには、クラスタオーケストレーション、ネットワーク帯域幅、同期プロトコルなどに対処する必要があります。Ray、Kubernetes、SLURMといったツールはこうした複雑さを管理するのに役立ちますが、習得には時間がかかります。一方、集中型トレーニングは、ワークステーションやレンタルしたクラウドインスタンス上でPythonスクリプトを実行するだけで済む場合がほとんどです。検査対象が1つの環境だけなのでデバッグは簡単で、ネットワーク通信が不要なため再現性も容易です。

速度とスループット

分散トレーニングは、多数のデバイス間で計算を並列化することで、実時間を劇的に短縮できます。ワークロードが適切に並列化できる場合、1台のマシンで数週間かかるジョブも、64個のGPUからなるクラスタでは数時間で完了する可能性があります。しかし、ワーカー間の通信オーバーヘッドは、特にインターコネクトが遅い場合、こうしたメリットを相殺してしまう可能性があります。集中トレーニングでは、このオーバーヘッドが完全に排除されるため、並列化オーバーヘッドが実際の計算時間を上回るような小規模モデルでは、より高速な処理が可能になります。

コストと資源の効率性

分散トレーニングには、AWS、GCP、Azureなどのクラウドプロバイダーを利用する場合でも、オンプレミスのGPUクラスターを利用する場合でも、相当なインフラ投資が必要です。実験ごとのコストは高いものの、トレーニングトークンやパラメータあたりのコストは、規模が大きくなるにつれて低下することがよくあります。集中型トレーニングは初期費用が安く、実験には最適ですが、ハードウェアの限界に達すると、汎用ノードを追加するのではなく、ますます高価なマシンを購入する必要が生じます。多くのモデルをトレーニングする組織にとっては、分散型構成の方が規模の経済性に優れています。

耐障害性と信頼性

集中型トレーニング中に単一のマシンが故障すると、ジョブ全体が停止し、最後のチェックポイントから再開する必要があります。分散システムでは、作業を再割り当てすることで個々のノードの障害に対応できますが、そのためには慎重なチェックポイント設定とジョブ復旧ロジックが必要です。PyTorch DDPやTensorFlowのMirroredStrategyなどのフレームワークは、これらの処理の一部を自動的に行いますが、エンジニアは依然として障害発生を想定した設計を行う必要があります。集中型トレーニングのシンプルさは、信頼性の面でも利点となります。可動部品が少ないということは、故障する可能性のある箇所も少ないということです。

長所と短所

分散型トレーニング

長所

+ 大規模モデルにも対応
+ トレーニング時間の短縮
+ 連合学習を可能にする
+ 耐障害性の向上
+ 膨大なデータセットを処理

コンス

− 複雑な設定
− 高いインフラコスト
− コミュニケーションオーバーヘッド
− デバッグがより困難

集中トレーニング

長所

+ セットアップが簡単
+ デバッグが容易
+ 初期費用が低い
+ 同期オーバーヘッドなし
+ プロトタイプ作成に最適

コンス

− ハードウェアの制限による制限
− 単一障害点
− データプライバシーの不備
− 大規模になると処理速度が遅くなる

よくある誤解

神話

分散型トレーニングは、集中型トレーニングよりも常に高速です。

現実

処理速度の向上は、ワークロードの並列化の効率とネットワーク接続の品質に依存します。小規模なモデルの場合、ワーカー間の通信オーバーヘッドによって、分散トレーニングは実際には1台の高性能マシンで実行するよりも遅くなる可能性があります。

神話

大規模言語モデルの時代においては、集中型トレーニングは時代遅れである。

現実

集中型トレーニングは、ファインチューニング、研究、そして数十億個のパラメータを持つ実運用モデルなど、ほとんどの機械学習作業において依然として標準的な手法である。実際に運用されている機械学習システムの大多数は、依然として集中型アプローチを採用している。

神話

分散型トレーニングとは、データが自動的に保護されることを意味します。

現実

標準的な分散型トレーニングでは、データは共有インフラストラクチャ上に集約されます。分散型トレーニングの特殊な形態であるフェデレーテッドラーニングのみが、生データをローカルデバイス上に保持しつつ、モデルの更新情報を共有します。

神話

複数のGPUを使用するには、分散トレーニングが必要です。

現実

複数のGPUを搭載した単一のマシンは、ノード間での真の分散トレーニングを行わなくても、データ並列処理を利用してモデルをトレーニングできます。分散トレーニングとは、ネットワークで接続された複数のマシン間での協調処理を具体的に指します。

神話

機械の数が増えれば、モデルの品質は必ず向上する。

現実

モデルの品質は、計算能力の規模だけでなく、データ、アーキテクチャ、トレーニング方法論にも左右されます。トレーニングをより多くのマシンに分散させることで収束速度は向上しますが、最終的なモデルの精度が必ずしも向上するわけではありません。

よくある質問

分散型トレーニングと集中型トレーニングの主な違いは何ですか？

集中型トレーニングでは、すべての処理を1台のマシンで実行しますが、分散型トレーニングでは、ワークロードを複数のマシンまたはデバイスに分割します。分割方法は、データ（データ並列処理）、モデル自体（モデル並列処理）、またはその両方を分割する形をとります。モデルやデータセットが単一システムで処理できる容量を超える場合は、分散型トレーニングが必要となります。

分散学習はどのような場合に使うべきですか？

分散トレーニングは、モデルが大きすぎて単一のGPUに収まらない場合、データセットが大きすぎて1台のマシンで効率的に処理できない場合、または単一システムでは実現できないほど高速なトレーニング時間が必要な場合に有効です。また、データがローカルデバイスから外部に持ち出せないフェデレーテッドラーニングのシナリオにも最適な選択肢です。

集中型研修は分散型研修よりも費用が安いのか？

初期段階では、確かにそうです。集中型トレーニングはマシン1台で済みますが、分散型トレーニングは複数のノード、高速ネットワーク、およびオーケストレーションソフトウェアを必要とします。しかし、規模が大きくなると、分散型トレーニングの方がトレーニング時間あたりのコスト効率が優れている場合が多くなります。これは、より大型のマシンを次々と購入する代わりに、汎用ノードを追加できるためです。

分散型トレーニングをサポートするフレームワークにはどのようなものがありますか？

PyTorchはDistributedDataParallel（DDP）とFullyShardedDataParallel（FSDP）を提供し、TensorFlowはtf.distribute.Strategyを提供し、Horovodは両方に対応しています。MicrosoftのDeepSpeedとNVIDIAのMegatron-LMは、非常に大規模なモデルでよく利用されています。RayとHugging Face Accelerateは、多くの一般的なワークフローにおける分散トレーニングを簡素化します。

複数のGPUを搭載した単一のマシンで分散トレーニングを実行することは可能ですか？

はい、これはシングルノード・マルチGPUトレーニングと呼ばれ、技術的には分散トレーニングの一種です。PyTorch DDPとTensorFlowのMirroredStrategyは、GPU間の高速なNVLinkまたはPCIe接続を使用することで、このケースを適切に処理します。真のマルチノード分散トレーニングでは、複数のマシン間でネットワーク通信が追加されます。

フェデレーテッドラーニングとは何ですか？また、分散型トレーニングとどのように関連していますか？

フェデレーテッドラーニングは、分散型学習の特殊な形態であり、データはローカルデバイス（スマートフォンや病院など）に保持され、モデルの更新情報のみが中央コーディネーターに送信されます。これにより、プライバシーを保護しながら、多様なデータソースを用いた学習のメリットを享受できます。フェデレーテッドラーニングは、医療、金融、モバイルアプリケーションなどの分野で広く利用されています。

分散型トレーニングは、障害発生時にどのように対処するのでしょうか？

堅牢な分散型トレーニングシステムは、チェックポイントを使用してモデルの状態を定期的に保存するため、障害が発生したノードやマシンを交換しても、すべての進捗状況が失われることはありません。RayやElastic Horovodなどのフレームワークは、正常なノードに作業を自動的に再スケジュールできます。集中型トレーニングにはこのようなメカニズムがないため、クラッシュが発生すると、最後のチェックポイントからやり直す必要があります。

分散型トレーニングにおけるコミュニケーション上のボトルネックは何ですか？

最大のボトルネックは通常、勾配同期です。これは、ワーカーが各トレーニングステップ後に更新情報を交換する処理です。ネットワーク速度の低下、レイテンシの増加、モデルサイズの増大はいずれもこのオーバーヘッドを増大させます。解決策としては、勾配圧縮、計算と通信のオーバーラップ、InfiniBandやNVLinkなどの高速インターコネクトの使用などが挙げられます。

大規模な言語モデルは、集中型学習と分散型学習のどちらを採用していますか？

GPT-4、PaLM、Llamaといった最新の大規模言語モデルはすべて、数千個のGPUまたはTPUに分散した学習を採用しています。数百億個のパラメータを持つモデルは、単一のマシンのメモリには収まらないため、分散学習が不可欠となります。小規模なオープンソースモデルでさえ、学習時にマルチGPU構成を使用することがよくあります。

分散型トレーニングの設定にはどれくらい時間がかかりますか？

1台のマシンでシンプルなマルチGPU構成を構築する場合、PyTorch DDPやHugging Face Accelerateを使用すれば1時間以内に実行を開始できます。一方、KubernetesやSLURMを使用したマルチノードクラスタは、ネットワーク、ストレージ、監視などの設定を含めると、通常数日から数週間かかります。クラウドプロバイダーは、こうした設定時間を大幅に短縮できるマネージドソリューションを提供しています。

評決

大規模なモデル、膨大なデータセット、または集中型システムでは対応できない厳格なデータ局所性要件を扱う場合は、分散型トレーニングを選択してください。研究、プロトタイピング、および既存のハードウェアで問題なく動作する本番モデルの場合は、集中型トレーニングを使用してください。これらの場合は、規模の大きさよりもシンプルさと運用コストの低減が重要になります。