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-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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 confidence_score: 1.0
 tags: [infrastructure, parallel-computing, pipeline-parallelism, distributed-training, llm-training, gpu-optimization]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Pipeline Parallelism (파이프라인 병렬성)]]
+# Pipeline Parallelism (파이프라인 병렬성)

 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "거대한 모델을 한 그릇에 담으려 하지 말고, 여러 장치에 층층이 나누어 배치한 뒤 데이터의 컨베이어 벨트를 가동하라" — 모델의 레이어들을 여러 개의 GPU에 분산 배치하고, 데이터를 순차적으로 통과시켜 연산과 통신을 중첩함으로써 학습 효율을 높이는 분산 학습 기술.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 대규모 지식 모델의 파인튜닝 시, GPU 자원 점유율을 최적화하기 위해 파이프라인 병렬화 기반의 분산 학습 프레임워크(DeepSpeed 등)를 적극 활용함.

 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Parallel-Computing-in-AI]], [[NVIDIA-CUDA-and-AI]], [[System-Design-for-AI-Scale]], [[LLM-Training-Foundations]]
- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Pipeline-Parallelism.md]]
+- [[Parallel-Computing-in-AI]], [[NVIDIA-CUDA-and-AI]], System-Design-for-AI-Scale, LLM-Training-Foundations
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Pipeline-Parallelism.md