사용자 traceopt-ai가 T4·L4 GPU에서 LoRA 훈련 시 그래디언트 누적 방식에 따른 훈련 시간 차이를 실험했어요. 1×4 방식 대비 4×1 방식이 T4 GPU에서 약 17%, L4 GPU에서 약 41% 더 빠른 속도를 보였어요. 이는 효과적인 배치 크기가 최적화 동작을 결정하지만, 실제 배치 크기는 GPU 연산 형태에 영향을 미치기 때문이에요.
실험 결과, 2×2 방식이 4×1 방식보다 L4 GPU에서 약간 더 빠른 속도를 보여, 실제 배치 크기가 증가해도 성능이 선형적으로 증가하지 않을 수 있음을 시사했어요. Hugging Face 문서에 따르면, 메모리 부족 시 그래디언트 누적을 사용하고, 실제 큰 배치를 사용할 수 있다면 누적을 사용하지 않는 것이 효율적이에요.
실험 코드는 TraceML 콜라브 노트북에서 확인할 수 있으며, 효과적인 배치 크기와 실제 배치 크기는 별개의 선택 사항으로 고려해야 하며, 실제 GPU에서 다양한 조합을 테스트해 최적의 설정을 찾는 것이 중요해요.