Gradient, Echo-2 RL 프레임워크 출시로 AI 연구 효율성 향상

분산형 AI 연구소 Gradient는 오늘 AI 연구 훈련 효율성의 장벽을 허물기 위한 Echo-2 분산 강화 학습 프레임워크를 출시했습니다. 아키텍처 수준에서 Learner와 Actor의 완전한 분리 구현을 통해 Echo-2는 30B 모델의 후처리 훈련 비용을 4,500달러에서 425달러로 급격히 낮췄습니다. 동일한 예산으로 10배 이상의 연구 처리량을 제공합니다. 이 프레임워크는 컴퓨팅과 저장 분리 기술을 활용한 비동기 학습(Async RL)을 통해 방대한 샘플링 연산 부하를 불안정한 GPU 인스턴스와 Parallax 기반 이종 GPU로 분산시킵니다. 유계 노후성(Bounded Obsolescence), 인스턴스 내결함성 스케줄링, 자체 개발 Lattica 통신 프로토콜 등의 기술적 돌파구를 통해 모델 정확도를 보장하면서 훈련 효율을 크게 향상시켰습니다. 프레임워크 출시와 함께 Gradient는 RLaaS 플랫폼 Logits를 곧 선보일 예정이며, 이는 AI 연구를 '자본 집적'에서 '효율성 반복' 패러다임으로 전환하는 데 기여할 것입니다. Logits는 현재 전 세계 학생 및 연구자를 대상으로 사전 예약을 받고 있습니다(logits.dev). Gradient는 분산형 인프라 구축에 주력하는 AI 연구소로, 첨단 대규모 모델의 분산 훈련, 서비스 및 배포에 특화되어 있습니다.