[docs] fixed links with 404 (#27327)

* fixed links with 404

* make style

docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md

@@ -240,7 +240,7 @@ ZeRO가 모델 가중치를 분할하는 방식을 자세히 살펴보면, 텐
 
 구현:
 
-- [DeepSpeed](https://www.deepspeed.ai/features/#the-zero-redundancy-optimizer)는 1단계 + 2단계 + 3단계의 ZeRO-DP를 제공합니다.
+- [DeepSpeed](https://www.deepspeed.ai/tutorials/zero/)는 1단계 + 2단계 + 3단계의 ZeRO-DP를 제공합니다.
 - [Fairscale](https://github.com/facebookresearch/fairscale/#optimizer-state-sharding-zero)은 1단계 + 2단계 + 3단계의 ZeRO-DP를 제공합니다.
 - [`transformers` 통합](main_classes/trainer#trainer-integrations)
 
@@ -362,7 +362,7 @@ Megatron 논문의 표기법을 따라 행렬의 점곱 부분을 `Y = GeLU(XA)`
 SageMaker는 더 효율적인 처리를 위해 TP와 DP를 결합합니다.
 
 대체 이름:
-- DeepSpeed는 이를 [텐서 슬라이싱](https://www.deepspeed.ai/features/#model-parallelism)이라고 부릅니다.
+- DeepSpeed는 이를 [텐서 슬라이싱](https://www.deepspeed.ai/training/#model-parallelism)이라고 부릅니다.
 
 구현:
 - [Megatron-LM](https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM)은 내부 구현을 가지고 있으므로 모델에 매우 특화되어 있습니다.