Odaily 오데일리 (Odaily), 분산형 AI 연구소인 Gradient는 오늘 AI 연구의 학습 효율성을 저해하는 장벽을 허물기 위한 분산 강화 학습 프레임 인 Echo-2를 출시했습니다. Echo-2는 아키텍처 수준에서 학습자와 행위자를 완전히 분리함으로써 300억 데이터셋 모델의 학습 후 비용을 4,500달러에서 425달러로 대폭 절감합니다. 이는 동일한 예산으로 연구 처리량을 10배 이상 늘릴 수 있음을 의미합니다.
이 프레임 비동기 강화 학습(Async RL)을 위해 인메모리 연산 분리 기술을 활용하여, 대규모 샘플링 해시레이트 Parallax 기반의 불안정한 GPU 인스턴스 및 이기종 GPU로 분산 처리합니다. 제한된 정체(bounded stagnation), 인스턴스 내결함성 스케줄링, 그리고 자체 개발한 Lattica 통신 프로토콜을 결합하여 모델 정확도를 유지하면서 학습 효율성을 크게 향상시킵니다. Gradient는 프레임 출시와 함께 RLaaS 플랫폼인 Logits도 곧 선보일 예정이며, 이를 통해 AI 연구를 "자본 축적"에서 "효율성 반복"이라는 새로운 패러다임으로 전환하고자 합니다. Logits는 현재 전 세계 학생 및 연구자를 대상으로 예약 접수를 받고 있습니다(logits.dev).
Gradient는 분산 인프라 구축에 전념하는 AI 연구소로, 최첨단 대규모 모델의 분산 학습, 서비스 및 배포에 중점을 두고 있습니다.
