Amazon SageMaker HyperPod로 모델 개발을 위한 관측 자동화와 활용도 극대화

아마존 SageMaker HyperPod의 단일 클릭 관측 기능으로 모델 개발 자동화와 활용도 향상하기

머신러닝과 생성형 AI 기술의 활용이 가속화되는 현재, 고성능 인프라와 그에 대한 효율적인 관리는 모델 개발의 속도와 품질을 좌우하는 핵심 요소입니다. AWS는 Amazon SageMaker HyperPod를 통한 대규모 파운데이션 모델(FM) 개발을 위해, 간편한 관측(Observability)을 가능하게 하는 새로운 기능을 공개했습니다. 이 기능은 개발자와 클러스터 관리자의 일상적인 운영 복잡성을 줄이고, 자동화된 모니터링 설정을 통해 빠르고 직관적인 문제 해결을 가능하게 합니다.

SageMaker HyperPod Observability 기능 핵심 내용

Amazon SageMaker HyperPod에 새롭게 도입된 관측 기능은 Prometheus와 Grafana 기반의 대시보드를 통해 클러스터 및 작업 단위 리소스 상태, 하드웨어 성능, 모델 개발 태스크 성능 등을 직관적으로 시각화합니다. 아래와 같은 구성 요소들이 자동으로 설치·설정되어 사용자의 개입을 최소화합니다.

• Amazon EKS 클러스터에 단일 클릭 설치
• Amazon Managed Service for Prometheus로 주요 성능 메트릭 자동 게시
• Amazon Managed Grafana 기반의 시각화 대시보드 자동 구성
• NVIDIA DCGM, Kubenetes Node Exporter, Elastic Fabric Adapter, SageMaker Task Operator 등 다양한 메트릭 소스 자동집계

대표 활용 사례

실제 활용 사례를 통해 성능 문제를 빠르게 진단하고 운영 효율을 극대화할 수 있습니다.

• 데이터 과학자는 각 GPU 단위로 학습 또는 추론 태스크의 자원 활용률, GPU 메모리, FLOPs 분석 가능
• AI 연구자는 Time-to-First-Token(TTFT) 지연 문제를 추론 메트릭과 리소스 병목 영향 분석을 통해 최적화
• 클러스터 관리자는 비효율적인 자원 대기 패턴이나 팀 간 리소스 충돌 문제 탐지 후 스케줄 정책 즉각 조정
• 알람 설정 기능을 통해 GPU 과소 활용, 디스크 공간 사용량, 하드웨어 오류를 Amazon SNS, Slack 등으로 실시간 알림 가능

설치 및 배포 가이드

1. SageMaker AI 콘솔에서 클러스터 관리 메뉴 선택
2. HyperPod 클러스터 상세 화면에서 [Dashboard] 탭 클릭
3. HyperPod Observability 섹션에서 ‘Quick installation’ 클릭 → 자동 설치 진행

설치가 완료되면 Prometheus 및 Grafana 워크스페이스가 구성되며 IAM Identity Center 인증을 통해 Grafana 대시보드에 접근할 수 있습니다.

대시보드를 통해 제공되는 주요 데이터

• Cluster Dashboard: 총 노드 수, GPU 수, GPU 활용량, 파일 시스템 공간 등의 집계
• Tasks Dashboard: 태스크별 GPU 활용률, 네임스페이스, 태스크 타입, Pod ID 기준으로 필터링 가능

• Inference Dashboard: 요청 수, 지연 시간, 첫 바이트 시간 등 추론 관련 메트릭 집중 분석용

고급 설치 및 사용자 정의

Quick 설치 옵션 외에도 기존 Prometheus 또는 Grafana 워크스페이스 재활용, Pod 로그 Amazon CloudWatch 연동, 메트릭 커스터마이징 등을 원한다면 Custom 설치 방식도 지원됩니다.

알람 설정 자동화와 Slack 통합

Amazon Managed Grafana에 통합된 경고 시스템을 통해 최대 100개의 알람을 설정할 수 있으며 Slack, 이메일, PagerDuty 등 다양한 채널로 사용자 맞춤형 통보가 가능합니다. 이를 통해 예기치 않은 리소스 오류나 성능 저하에 실시간 대응이 가능합니다.

결론

Amazon SageMaker HyperPod의 단일 클릭 관측 기능은 모델 개발 워크로드 전반에 걸친 가시성과 운영 자동화를 제공합니다. 설치와 활용이 간단하며 각종 메트릭 통합 및 분석을 통해 FM 워크로드의 효율성과 생산성을 극대화할 수 있게 지원합니다. 특히 자동화된 알람 기능, 세부적인 태스크 분석, 사용자 정의 시각화 지원은 현업 데이터 과학자 및 클러스터 관리자에게 큰 가치를 제공합니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-foundation-model-development-with-one-click-observability-in-amazon-sagemaker-hyperpod/