분산 컴퓨팅을 통한 훈련 가속화
SageMaker HyperPod의 핵심은 머신 러닝 모델 훈련을 획기적으로 가속화하도록 설계되었다는 것입니다. 이는 강력한 프로세서 네트워크 전반에 걸쳐 계산 워크로드를 분산하고 병렬화하여 이를 달성합니다. 이러한 프로세서에는 머신 러닝을 위해 특별히 설계된 AWS 자체 Trainium 칩 또는 고성능 GPU가 포함될 수 있습니다. 이 분산 접근 방식은 훈련 시간을 단축시켜 조직이 더 빠르게 반복하고 AI 혁신을 더 빨리 시장에 출시할 수 있도록 합니다.
그러나 HyperPod는 단순한 속도 그 이상입니다. 지능적인 복원력 계층을 통합합니다. 시스템은 기본 인프라를 지속적으로 모니터링하고 문제의 징후를 면밀히 감시합니다. 문제가 감지되면 HyperPod는 자동으로 복구 절차를 시작합니다. 중요한 것은 이 복구 프로세스 동안 작업이 자동으로 저장되어 문제가 해결되면 훈련이 원활하게 재개되도록 보장한다는 것입니다. 이러한 내장된 내결함성은 다운타임을 최소화하고 귀중한 훈련 진행 상황을 보호합니다. SageMaker AI 고객의 상당수가 가장 까다로운 훈련 워크로드에 HyperPod를 채택한 것은 놀라운 일이 아닙니다.
최신 AI 요구 사항을 위한 설계
최신 AI 워크로드는 복잡성과 규모가 특징입니다. SageMaker HyperPod는 이러한 문제를 정면으로 해결하기 위해 특별히 제작되었습니다. 분산 훈련을 위해 특별히 조정된 지속적이고 고도로 최적화된 클러스터 환경을 제공합니다. 즉, 인프라는 항상 사용 가능하며 크고 복잡한 모델 훈련에 필요한 집중적인 계산을 처리할 준비가 되어 있습니다. 이는 클라우드 규모의 훈련을 위한 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 매력적인 가격 대비 성능을 제공하여 고급 AI 개발에 대한 접근성을 높입니다.
훈련 외에도 HyperPod는 훈련된 모델을 사용하여 새 데이터에 대한 예측을 수행하는 프로세스인 추론을 가속화합니다. 이는 사용자 요청이나 변화하는 조건에 실시간으로 응답할 수 있는 AI 기반 애플리케이션을 배포하는 데 중요합니다. 훈련과 추론을 모두 최적화함으로써 HyperPod는 전체 AI 수명 주기에 대한 완벽한 솔루션을 제공합니다.
실제 영향: 스타트업에서 대기업까지
SageMaker HyperPod의 영향은 AI 환경 전반에 걸쳐 분명하게 나타납니다. Writer, Luma AI, Perplexity와 같은 선도적인 스타트업은 HyperPod를 활용하여 모델 개발 주기를 가속화하고 있습니다. 이러한 민첩한 기업들은 HyperPod를 사용하여 AI로 가능한 것의 경계를 넓히고 각 산업을 변화시키는 혁신적인 제품과 서비스를 만들고 있습니다.
그러나 혜택을 받는 것은 스타트업뿐만이 아닙니다. Thomson Reuters 및 Salesforce를 포함한 주요 기업들도 HyperPod의 힘을 활용하고 있습니다. 이러한 대규모 조직은 HyperPod를 사용하여 복잡한 AI 문제를 대규모로 해결하고 운영 전반에 걸쳐 혁신과 효율성을 주도하고 있습니다.
Amazon 자체도 새로운 Amazon Nova 모델을 훈련하는 데 SageMaker HyperPod를 활용했습니다. 이러한 내부 채택은 플랫폼의 성능과 다양성을 보여줍니다. HyperPod를 사용함으로써 Amazon은 훈련 비용을 크게 절감하고 인프라 성능을 향상시키며 클러스터 설정 및 엔드 투 엔드 프로세스 관리에 소요되었을 수개월의 수작업을 절약할 수 있었습니다.
지속적인 혁신: AI 환경과 함께 진화
SageMaker HyperPod는 정적인 제품이 아닙니다. 끊임없이 진화하는 플랫폼입니다. AWS는 고객이 대규모로 AI 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 것을 더욱 쉽고 빠르고 비용 효율적으로 만드는 새로운 혁신을 계속해서 도입하고 있습니다. 지속적인 개선에 대한 이러한 노력은 HyperPod가 AI 인프라 기술의 최전선에 남아 있도록 보장합니다.
심층적인 인프라 제어 및 유연성
SageMaker HyperPod는 놀라운 수준의 인프라 제어를 통해 지속적인 클러스터를 제공합니다. 빌더는 SSH를 사용하여 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스에 안전하게 연결할 수 있습니다. 이를 통해 기본 인프라에 직접 액세스할 수 있으므로 고급 모델 훈련, 인프라 관리 및 디버깅이 가능합니다. 이러한 수준의 제어는 모델을 미세 조정하고 훈련 프로세스를 최적화해야 하는 연구원과 엔지니어에게 필수적입니다.
가용성을 극대화하기 위해 HyperPod는 전용 및 예비 인스턴스 풀을 유지 관리합니다. 이는 사용자에게 추가 비용 없이 수행됩니다. 예비 인스턴스는 대기 상태로 유지되며 노드 장애 발생 시 배포할 준비가 되어 있습니다. 이를 통해 중요한 노드 교체 중 다운타임을 최소화하여 훈련이 중단 없이 계속될 수 있도록 합니다.
사용자는 선호하는 오케스트레이션 도구를 선택할 수 있는 유연성을 갖습니다. Slurm 또는 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)와 같은 친숙한 도구와 이러한 도구를 기반으로 구축된 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 유연한 작업 스케줄링 및 컴퓨팅 공유가 가능하므로 사용자는 특정 요구 사항에 맞게 인프라를 조정할 수 있습니다.
SageMaker HyperPod 클러스터를 Slurm과 통합하면 NVIDIA’s Enroot 및 Pyxis를 사용할 수도 있습니다. 이러한 도구는 성능이 뛰어나고 권한이 없는 샌드박스에서 효율적인 컨테이너 스케줄링을 제공합니다. 이는 보안 및 격리를 강화하는 동시에 리소스 활용도를 향상시킵니다.
기본 운영 체제 및 소프트웨어 스택은 Deep Learning AMI를 기반으로 합니다. 이 AMI는 NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN, 최신 버전의 PyTorch 및 TensorFlow로 사전 구성되어 제공됩니다. 이를 통해 수동 설정 및 구성이 필요하지 않으므로 사용자의 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.
SageMaker HyperPod는 Amazon SageMaker AI 분산 훈련 라이브러리와도 통합됩니다. 이러한 라이브러리는 AWS 인프라에 최적화되어 수천 개의 가속기에 걸쳐 자동 워크로드 분산을 가능하게 합니다. 이를 통해 효율적인 병렬 훈련이 가능하여 대규모 모델의 훈련 시간을 획기적으로 단축합니다.
향상된 성능을 위한 내장 ML 도구
SageMaker HyperPod는 단순한 인프라 제공을 넘어 모델 성능을 향상시키는 내장 ML 도구도 포함합니다. 예를 들어, TensorBoard가 포함된 Amazon SageMaker는 모델 아키텍처를 시각화하고 수렴 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 연구원과 엔지니어는 모델에 대한 더 깊은 이해를 얻고 개선할 수 있는 잠재적인 영역을 식별할 수 있습니다.
Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus, Amazon Managed Grafana와 같은 관찰 가능성 도구와의 통합은 클러스터 성능, 상태 및 활용률에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 실시간 모니터링 및 알림을 제공하여 개발 시간을 간소화하므로 사용자는 발생할 수 있는 모든 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.
사용자 정의 및 적응성: 특정 요구 사항에 맞게 조정
SageMaker HyperPod를 사용하면 사용자는 사용자 정의 라이브러리 및 프레임워크를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 특정 AI 프로젝트 요구 사항에 맞게 서비스를 조정할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 혁신에 종종 최첨단 기술과 기술을 실험해야 하는 빠르게 진화하는 AI 환경에서 필수적입니다. SageMaker HyperPod의 적응성은 기업이 인프라 제한에 제약을 받지 않고 창의성과 기술 발전을 촉진한다는 것을 의미합니다.
작업 거버넌스 및 리소스 최적화
AI 개발의 주요 과제 중 하나는 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 관리하는 것입니다. SageMaker HyperPod는 작업 거버넌스 기능을 통해 이러한 문제를 해결합니다. 이러한 기능을 통해 사용자는 모델 훈련, 미세 조정 및 추론을 위한 가속기 활용도를 극대화할 수 있습니다.
몇 번의 클릭만으로 사용자는 작업 우선 순위를 정의하고 팀의 컴퓨팅 리소스 사용량에 대한 제한을 설정할 수 있습니다. 구성되면 SageMaker HyperPod는 작업 대기열을 자동으로 관리하여 가장 중요한 작업에 필요한 리소스를 할당합니다. 운영 오버헤드가 감소하면 조직은 귀중한 인적 자원을 보다 혁신적이고 전략적인 이니셔티브에 재할당할 수 있습니다. 이를 통해 모델 개발 비용을 최대 40%까지 절감할 수 있습니다.
예를 들어, 고객 대면 서비스를 지원하는 추론 작업에 긴급한 컴퓨팅 용량이 필요하지만 현재 모든 리소스가 사용 중인 경우 SageMaker HyperPod는 활용도가 낮거나 긴급하지 않은 리소스를 재할당하여 중요한 작업의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 긴급하지 않은 작업은 자동으로 일시 중지되고, 진행 상황을 보존하기 위해 체크포인트가 저장되며, 리소스를 사용할 수 있게 되면 이러한 작업이 원활하게 재개됩니다. 이를 통해 사용자는 진행 중인 작업을 손상시키지 않으면서 컴퓨팅 투자를 극대화할 수 있습니다.
이를 통해 조직은 새로운 생성 AI 혁신을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있습니다.
지능형 리소스 관리: 패러다임 전환
SageMaker HyperPod는 AI 인프라의 패러다임 전환을 나타냅니다. 단순한 계산 능력에 대한 전통적인 강조에서 벗어나 지능적이고 적응적인 리소스 관리에 중점을 둡니다. 최적화된 리소스 할당을 우선시함으로써 SageMaker HyperPod는 낭비를 최소화하고 효율성을 극대화하며 혁신을 가속화하는 동시에 비용을 절감합니다. 이를 통해 모든 규모의 조직에서 AI 개발에 더 쉽게 접근하고 확장할 수 있습니다.
선별된 모델 훈련 레시피
SageMaker HyperPod는 이제 DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral, Mixtral을 포함하여 오늘날 가장 인기 있는 모델에 대한 30개 이상의 선별된 모델 훈련 레시피를 제공합니다. 이러한 레시피를 통해 사용자는 훈련 데이터 세트 로드, 분산 훈련 기술 적용, 인프라 장애로부터의 체크포인트 및 복구를 위한 시스템 구성과 같은 주요 단계를 자동화하여 몇 분 안에 시작할 수 있습니다. 이를 통해 모든 기술 수준의 사용자는 처음부터 AWS 인프라에서 모델 훈련에 대한 더 나은 가격 대비 성능을 달성할 수 있으므로 몇 주간의 수동 평가 및 테스트가 필요하지 않습니다.
한 줄만 변경하면 사용자는 GPU 또는 AWS Trainium 기반 인스턴스 간에 원활하게 전환하여 가격 대비 성능을 더욱 최적화할 수 있습니다.
이러한 레시피를 통해 연구원은 Foundation Models를 사용자 정의할 때 신속한 프로토타이핑을 수행할 수 있습니다.
Amazon EKS와의 통합
Amazon EKS에서 SageMaker HyperPod를 실행함으로써 조직은 Kubernetes’의 고급 스케줄링 및 오케스트레이션 기능을 사용하여 AI/ML 워크로드를 위한 컴퓨팅 리소스를 동적으로 프로비저닝하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 최적의 리소스 활용도와 확장성을 제공합니다.
이 통합은 또한 내결함성 및 고가용성을 향상시킵니다. 자가 치유 기능을 통해 HyperPod는 실패한 노드를 자동으로 교체하여 워크로드 연속성을 유지합니다. 자동화된 GPU 상태 모니터링 및 원활한 노드 교체는 하드웨어 장애 발생 시에도 최소한의 다운타임으로 AI/ML 워크로드의 안정적인 실행을 제공합니다.
또한 Amazon EKS에서 SageMaker HyperPod를 실행하면 Kubernetes 네임스페이스 및 리소스 할당량을 사용하여 효율적인 리소스 격리 및 공유가 가능합니다. 조직은 클러스터 전체에서 리소스 활용도를 극대화하면서 서로 다른 AI/ML 워크로드 또는 팀을 격리할 수 있습니다.
유연한 훈련 계획
AWS는 SageMaker HyperPod를 위한 유연한 훈련 계획을 도입하고 있습니다.
몇 번의 클릭만으로 사용자는 원하는 완료 날짜와 필요한 최대 컴퓨팅 리소스 양을 지정할 수 있습니다. 그러면 SageMaker HyperPod가 용량을 확보하고 클러스터를 설정하여 팀의 준비 시간을 몇 주 단축할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 모델 개발 작업을 위해 대규모 컴퓨팅 클러스터를 확보할 때 발생하는 불확실성이 크게 줄어듭니다.
SageMaker HyperPod 훈련 계획은 현재 여러 AWS 리전에서 사용할 수 있으며 다양한 인스턴스 유형을 지원합니다.
미래 전망: SageMaker HyperPod의 미래
SageMaker HyperPod의 진화는 AI 자체의 발전과 본질적으로 연결되어 있습니다. 몇 가지 주요 영역이 이 플랫폼의 미래를 형성하고 있습니다.
차세대 AI 가속기: 주요 초점 영역은 예상되는 AWS Trainium2 릴리스와 같은 차세대 AI 가속기를 통합하는 것입니다. 이러한 고급 가속기는 현재 세대의 GPU 기반 EC2 인스턴스보다 훨씬 더 나은 가격 대비 성능을 제공하는 탁월한 계산 성능을 약속합니다. 이는 실시간 애플리케이션과 방대한 데이터 세트를 동시에 처리하는 데 중요합니다. SageMaker HyperPod와의 원활한 가속기 통합을 통해 기업은 최첨단 하드웨어 발전을 활용하여 AI 이니셔티브를 추진할 수 있습니다.
확장 가능한 추론 솔루션: 또 다른 중요한 측면은 SageMaker HyperPod가 Amazon EKS와의 통합을 통해 확장 가능한 추론 솔루션을 지원한다는 것입니다. 실시간 데이터 처리 및 의사 결정 요구가 증가함에 따라 SageMaker HyperPod 아키텍처는 이러한 요구 사항을 효율적으로 처리합니다. 이 기능은 시기적절하고 정확한 AI 추론이 중요한 의료, 금융 및 자율 시스템과 같은 분야에서 필수적입니다. 확장 가능한 추론을 제공하면 다양한 워크로드에서 고성능 AI 모델을 배포하여 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
통합 훈련 및 추론 인프라: 또한 훈련 및 추론 인프라를 통합하는 것은 개발에서 배포까지 AI 수명 주기를 간소화하고 전체적으로 최적의 리소스 활용도를 제공하는 중요한 발전을 나타냅니다. 이러한 격차를 해소하면 응집력 있고 효율적인 워크플로가 촉진되어 개발에서 실제 애플리케이션으로의 전환 복잡성이 줄어듭니다. 이러한 전체적인 통합은 차세대 자가 진화 AI 모델의 핵심인 지속적인 학습 및 적응을 지원합니다.
커뮤니티 참여 및 오픈 소스 기술: SageMaker HyperPod는 SageMaker를 통한 MLflow 통합, Amazon EKS를 통한 컨테이너 오케스트레이션, Slurm 워크로드 관리를 포함한 확립된 오픈 소스 기술을 사용하여 사용자에게 ML 워크플로를 위한 친숙하고 입증된 도구를 제공합니다. 글로벌 AI 커뮤니티에 참여하고 지식 공유를 장려함으로써 SageMaker HyperPod는 최신 연구 발전을 통합하여 지속적으로 진화합니다. 이러한 협력적 접근 방식은 SageMaker HyperPod가 AI 기술의 최전선에 남아 있도록 돕습니다.
SageMaker HyperPod는 조직이 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 솔루션을 제공합니다. 지능형 리소스 관리, 다양성, 확장성 및 설계를 통해 SageMaker HyperPod는 기업이 혁신을 가속화하고 운영 비용을 절감하며 빠르게 진화하는 AI 환경에서 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.
SageMaker HyperPod는 조직이 AI에서 가능한 것의 경계를 넓힐 수 있는 강력하고 유연한 기반을 제공합니다.
AI가 계속해서 산업을 재편하고 가능한 것을 재정의함에 따라 SageMaker HyperPod는 최전선에 서서 조직이 민첩성, 효율성 및 혁신으로 AI 워크로드의 복잡성을 탐색할 수 있도록 지원합니다.