Amazon SageMaker HyperPod Training Operator로 대규모 모델 학습 복원성과 자동화 구현

아마존 SageMaker HyperPod Training Operator 발표 – 대규모 모델 학습을 위한 자동화와 복원성 강화

AI와 머신러닝 모델의 복잡성이 증가함에 따라 수백 개, 때로는 수천 개의 GPU를 활용한 대규모 학습 작업이 일상이 되고 있습니다. 이에 따라 운영과 자동화, 장애 복구 관리도 점점 더 중요해지고 있습니다. 이번에 AWS에서 정식 출시한 Amazon SageMaker HyperPod Training Operator는 Kubernetes 기반 학습 환경의 복원성과 자동화를 향상시키는 새로운 도구로, 특히 대형 기반 모델(FM: Foundation Model) 학습에 최적화된 기능을 제공합니다.

HyperPod Training Operator의 주요 기능

1. 정교한 복원 메커니즘

기존의 분산 학습 환경에서는 GPU 노드 중 하나라도 장애가 발생하면 전체 학습 작업을 중단하고 재시작해야 했습니다. 이로 인해 학습 시간이 지연되고 금전적 비용도 증가했죠. 그러나 HyperPod Training Operator는 '외과 수술식 복구(Surgical Recovery)' 방식을 통해, 장애가 발생한 리소스만 선택적으로 재시작합니다. 이를 통해 전체 학습 시간을 최대 40%까지 단축할 수 있어 효율이 비약적으로 향상됩니다.

2. 손쉬운 자동화 설정과 활용

HyperPod는 YAML 설정 파일만으로 다양한 자동화 기능을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 학습 과정 중 발생할 수 있는 ‘멈춤(Batching Hang)’, ‘NaN 로스 문제’ 또는 작업 목표성능 저하 문제에 대해 고객이 직접 감시 정책을 구성할 수 있으며, 이에 따른 자동 복구도 가능하게 설정할 수 있습니다. 특히 DevOps팀과 머신러닝 엔지니어가 협업하여 학습 환경을 구성할 때, 이 자동화 기능은 중요한 역할을 합니다.

3. Kubernetes 기반 워크로드 통합

기존에 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Service)를 활용하고 있는 경우라면, HyperPod Training Operator를 쉽게 통합할 수 있습니다. 학습 인프라 확장을 고려하고 있는 기업이라면, HyperPod를 기반으로 안정적이고 확장 가능한 학습 환경을 손쉽게 배포 및 운영할 수 있습니다.

활용 사례

예를 들어, 대규모 텍스트 생성 모델을 개발하기 위해 수십억 개의 매개변수를 가진 Transformer 기반 모델을 훈련 중이라고 가정해봅시다. 과거에는 GPU 중 하나라도 멈출 경우 전체 학습을 처음부터 다시 시작해야 했고, 이러한 재작업은 프로젝트 일정을 수주 단위로 지연시켰습니다. 그러나 HyperPod를 사용한 기업은 실패 노드만 빠르게 재시작함으로써, 전체 작업 흐름에 영향을 주지 않으면서 학습을 지속할 수 있었습니다. 이는 특히 비즈니스 서비스 출시 일정에 큰 강점을 제공합니다.

배포 가이드(Deployment Guide)

HyperPod Training Operator를 실제로 활용하려면 다음과 같이 단계를 따릅니다.

1. Amazon SageMaker HyperPod 클러스터를 생성합니다.
2. Training Operator Add-on을 설치합니다.
3. YAML 파일로 커스터마이징된 감시 및 복구 정책을 정의합니다.
4. 학습 작업을 실행합니다.

결론

AWS SageMaker HyperPod Training Operator는 고성능 분산 학습을 수행하는 기업에 있어 불확실성을 줄이고 개발 일정을 앞당길 수 있는 강력한 도구입니다. 장애 복구, 자동화 구성, Kubernetes 통합이라는 세 가지 핵심 요소를 통해 보다 안정적이고 효율적인 머신러닝 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 특히 AI 모델의 상용화 일정을 가속화하려는 기업에게는 매우 실용적인 솔루션이라 할 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/aws/announcing-amazon-sagemaker-hyperpod-training-operator/