Amazon EKS 클러스터당 100000노드 지원으로 초대규모 AI ML 워크로드 대응

아마존 EKS, 초대규모 AI/ML 워크로드를 위한 100,000노드 지원 개시

최근 AWS는 Amazon EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service)가 클러스터당 최대 100,000개의 워커 노드를 지원한다고 발표했습니다. 이는 초대규모 AI/ML(인공지능/머신러닝) 모델의 학습과 추론에 필요한 연산 자원을 단일 클러스터 내에서 사용할 수 있도록 지원하면서, 개발자 및 기업들이 하나의 클러스터에서 첨단 모델을 훈련하고 배포하는 방식을 혁신적으로 전환하는 계기가 되고 있습니다.

초기 도입과 이해: 왜 100,000노드가 중요한가?

현대 AI 모델은 수십억에서 수조 개의 파라미터를 가지며, 그 연산량은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 모델을 훈련하거나 추론하기 위해서는 막대한 수의 GPU 및 머신러닝 전용 칩이 필요합니다. 기존에는 규모 확장이 클러스터 간 분산을 전제로 하였지만, 일부 AI/ML 프레임워크 및 툴은 멀티 클러스터를 제대로 지원하지 않는 한계가 있었습니다.

이번 EKS의 대규모 지원 확대로 인해, 단일 클러스터에서 최대 160만 개의 Trainium(Trn2) 칩 혹은 80만 개의 NVIDIA GPU(P5/P6 인스턴스 기준)를 활용할 수 있어, 단일 환경 안에서 전체 파이프라인을 유지하면서 성능과 연산효율을 동시에 확보할 수 있게 됩니다.

핵심 기술 활용 방안 및 배포 가이드

EKS 기반의 초대형 클러스터를 효과적으로 활용하기 위한 방법은 다음과 같습니다.

1. 적절한 가속 인스턴스 선택: Amazon EC2의 Trn2, P5, P6 인스턴스와 연동해 클러스터 작성 및 오토스케일링 정책 자동화 가능.
2. 클러스터당 리소스 통합: 분산된 워크로드를 하나의 클러스터 내에서 통합함으로써 네트워크 오버헤드를 줄이고, 리소스 활용 효율성을 극대화.
3. 존재하는 워크로드 이관: AI/ML 개발자들이 기존에 사용하던 툴킷(PyTorch, TensorFlow 등)과 자연스럽게 연동 가능하여, 재학습 없이 신속한 배포 가능.

기업 적용 사례 및 기대 효과

대형 리테일, 금융, 게임 및 자율주행 분야 기업들이 알고리즘 정밀도 향상과 분석 자동화 목적으로 이미 EKS를 통한 대규모 노드 배치를 테스트하고 있습니다. 특히 모델 재훈련 및 대규모 추론 작업을 하나의 클러스터에서 처리함으로써, 개발 주기를 단축하고 리소스 간 경쟁을 줄여 비용 절감 효과도 확인되었습니다.

EKS와 기존 솔루션과의 비교

기존의 클러스터링 솔루션은 고정된 노드 수 및 수동 확장이 일반적이었으나, Amazon EKS는 컨테이너 오케스트레이션 자동화를 기본으로 지원하며, 필요 시 100,000개의 노드 확장을 몇 분 내 실행합니다. 또한, AWS의 네트워크 및 보안 프레임워크와의 자연스러운 통합을 통해 엔터프라이즈 환경에 최적화되어 있습니다.

결론

이번 Amazon EKS의 초대형 노드 지원은 AI/ML 워크로드 확장을 고민하던 기업들에게 강력한 선택지로 부상하고 있습니다. 복잡한 모델도 단일 클러스터에서 손쉽게 배포하고 운영할 수 있어, 자동화와 통합을 통한 운영 간소화, 코스트 최적화, 성능 극대화를 동시에 이룰 수 있습니다. 대규모 클러스터 환경 도입을 고려한다면, Amazon EKS는 반드시 검토해야 할 플랫폼입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/containers/amazon-eks-enables-ultra-scale-ai-ml-workloads-with-support-for-100k-nodes-per-cluster/