NeurIPS 2025 주목할 만한 논문: Scalable Deep RL – 대규모 강화학습의 새로운 지평

들어가며

강화학습(Reinforcement Learning)은 AlphaGo 이후 게임, 로보틱스, 자율주행 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 보여왔습니다. 하지만 실제 산업 현장에서는 여전히 학습 시간이 너무 오래 걸리거나, 컴퓨팅 리소스가 과도하게 소모되는 문제가 있었죠.

NeurIPS 2025 Best Paper 후보로 올라온 “Scalable Deep RL” 논문은 이러한 확장성(Scalability) 문제를 정면으로 다룹니다. 이번 글에서는 이 논문의 핵심 아이디어와 실무 적용 가능성을 살펴보겠습니다.

기존 Deep RL의 확장성 문제

전통적인 Deep RL 알고리즘(DQN, PPO, SAC 등)은 다음과 같은 한계가 있습니다:

• 샘플 효율성(Sample Efficiency): 좋은 정책을 학습하기 위해 수백만~수억 개의 샘플이 필요
• 병렬화 어려움: 단일 환경에서 순차 학습하면 시간이 오래 걸림
• 분산 학습 불안정성: 여러 워커(worker)로 분산하면 학습이 불안정해지거나 발산

핵심 질문: 어떻게 하면 수천 개의 환경을 동시에 돌리면서도 안정적으로 학습할 수 있을까?

Scalable Deep RL의 핵심 아이디어

1. 분산 경험 수집 + 중앙 집중 학습

논문에서 제안하는 아키텍처는 다음과 같이 구성됩니다:

이 구조는 데이터 수집과 학습을 분리하여 각각을 독립적으로 스케일할 수 있게 합니다.

2. V-trace 알고리즘 개선

기존 V-trace는 off-policy 학습을 안정화하는 기법이었지만, 대규모 분산 환경에서는 여전히 불안정했습니다. 논문에서는 Adaptive V-trace를 제안:

$$<br /> v_s = V(x_s) + \sum_{t=s}^{s+n-1} \gamma^{t-s} \left( \prod_{i=s}^{t-1} c_i \right) \rho_t \delta_t<br />$$

여기서:
– $V(x_s)$: 상태 $x_s$의 가치 함수
– $\gamma$: 할인율(discount factor)
– $c_i = \min(\bar{c}, \frac{\pi(a_i|x_i)}{\mu(a_i|x_i)})$: 중요도 가중치 클리핑
– $\rho_t = \min(\bar{\rho}, \frac{\pi(a_t|x_t)}{\mu(a_t|x_t)})$: 정책 비율
– $\delta_t = r_t + \gamma V(x_{t+1}) – V(x_t)$: TD 오차

Adaptive V-trace는 워커마다 다른 정책 버전을 사용할 때도 안정적으로 학습할 수 있도록 $\bar{c}$, $\bar{\rho}$를 동적으로 조정합니다.

3. 비동기 파라미터 업데이트

기존 분산 RL은 모든 워커가 동기화될 때까지 기다려야 했지만, 이 논문에서는:

1. 각 워커가 독립적으로 최신 파라미터를 가져감
2. 중앙 학습기는 논스톱으로 들어오는 경험으로 학습
3. 지연된 경험(stale experience)도 V-trace로 보정하여 활용

# 의사코드: 비동기 학습 루프
while not done:
    # Actor: 환경에서 경험 수집
    experience = actor.collect(current_policy)
    replay_buffer.add(experience)

    # Learner: 배치 샘플링 후 즉시 학습
    batch = replay_buffer.sample(batch_size)
    loss = compute_vtrace_loss(batch, current_policy)
    optimizer.step(loss)

    # Actor는 주기적으로 최신 정책 가져옴 (동기화 불필요)
    if step % update_interval == 0:
        actor.update_policy(current_policy)

실험 결과: 얼마나 빠를까?

논문에서는 Atari 게임, MuJoCo 로봇 제어, StarCraft II 등에서 실험을 진행했습니다.

핵심 성과: 학습 속도는 3~4배 빠르면서도 최종 성능은 더 높음!

실무 활용 시나리오

1. 게임 AI 개발

• 수천 개의 게임 인스턴스를 클라우드에서 동시 실행
• 하루 만에 프로 게이머 수준 AI 학습 가능
• 예: 리그 오브 레전드 봇, 포커 AI

2. 로봇 제어

• 시뮬레이션 환경(Isaac Gym, MuJoCo)에서 병렬 학습
• Sim-to-Real 전이 전에 충분히 탐색 가능
• 예: 창고 로봇 픽앤플레이스, 드론 제어

3. 추천 시스템

• 실시간 유저 피드백을 강화학습으로 학습
• 수백만 유저를 동시에 시뮬레이션하여 정책 최적화
• 예: YouTube 추천, 광고 입찰 전략

4. 자율주행

• CARLA, SUMO 등 시뮬레이터에서 대규모 시나리오 학습
• 희귀 사고 상황까지 충분히 경험 가능
• 예: 차선 변경, 교차로 주행 정책

구현 시 주의사항

1. 인프라 준비

# Ray를 활용한 분산 환경 예시
import ray
from ray.rllib.agents.ppo import PPOTrainer

ray.init(num_cpus=64, num_gpus=4)

config = {
    "num_workers": 60,  # Actor 수
    "num_envs_per_worker": 5,  # 워커당 환경 수
    "train_batch_size": 4000,
    "sgd_minibatch_size": 128,
    "vtrace": True,  # V-trace 활성화
}

trainer = PPOTrainer(config=config, env="YourEnv")

2. 하이퍼파라미터 튜닝

• $\bar{c}$, $\bar{\rho}$: 너무 작으면 학습 느림, 너무 크면 불안정
• 학습률(learning rate): 배치 크기에 비례하여 증가 (선형 스케일링 규칙)
• 업데이트 주기: 워커가 너무 자주 정책을 가져가면 오버헤드 증가

3. 모니터링

분산 학습에서는 단일 지표만 보면 안 됩니다:

• 샘플 처리량(throughput): 초당 몇 개의 경험을 수집하는가?
• 정책 지연(policy lag): 워커가 사용하는 정책이 최신 정책과 얼마나 차이나는가?
• 그래디언트 노름(gradient norm): 발산 징후 조기 감지

마무리

Scalable Deep RL 논문은 “강화학습은 느리다”는 고정관념을 깨뜨렸습니다. 핵심은:

1. 데이터 수집과 학습 분리: Actor-Learner 아키텍처
2. 안정적인 off-policy 학습: Adaptive V-trace
3. 비동기 업데이트: 동기화 오버헤드 제거

실무에서 강화학습을 적용하려 했지만 학습 시간 때문에 포기했던 분들에게 희소식입니다. 이제는 클라우드 리소스를 활용하면 하루 만에 프로덕션급 모델을 학습할 수 있습니다.

특히 게임 AI, 로봇 제어, 추천 시스템 분야에서는 즉시 적용 가능한 기법이니, Ray RLlib이나 OpenAI Baselines의 최신 버전을 확인해보시기 바랍니다!

다음 단계: 논문 전문을 읽고 싶다면 NeurIPS 2025 proceedings에서 확인하세요. 코드 구현은 저자들의 GitHub 레포를 참고하면 좋습니다.