Amazon SageMaker HyperPod로 대규모 머신러닝 인프라의 유연성과 확장성 강화

아마존 SageMaker HyperPod, 대규모 머신러닝 인프라를 위한 유연성과 확장성 강화 방안

최근 기업이 생성형 AI와 대규모 머신러닝(ML) 모델을 학습하고 배포하는 수요가 급격히 증가함에 따라, 관련 인프라의 확장성과 유연성 확보는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이에 AWS는 Amazon SageMaker의 신규 기능인 HyperPod를 통해 대규모 AI 학습 및 추론을 위한 혁신적인 인프라 솔루션을 제공합니다. HyperPod는 최대 40%까지 학습 시간을 단축시키면서도, 사용자 요구에 따라 완전히 맞춤 구성 가능한 ML 환경을 제공합니다.

SageMaker HyperPod 핵심 기능

1. 지속형 프로비저닝(Continuous Provisioning)
   HyperPod의 지속형 프로비저닝은 클러스터 확장의 자동화와 유연한 자원 활용을 통해 AI 혁신 속도를 한층 가속화합니다.

주요 장점은 다음과 같습니다:

• 부분 프로비저닝: 필요 인스턴스를 일부만 사용 가능한 상태로 먼저 실행하고, 나머지를 백그라운드에서 지속적으로 프로비저닝합니다.
• 동시 작업 처리: 스케일링, 패치 등을 동시에 수행할 수 있어 운영 효율이 극대화됩니다.
• 지속 재시도: 장애 상황이 발생해도 자동 재시도를 통해 안정적인 클러스터 구성이 가능합니다.
• 시각화된 클러스터 상태 확인: 구조화된 액티비티 스트리밍으로 실시간 작업 진행 상황을 파악할 수 있습니다.

이 기능을 활용하면 즉시 사용 가능한 리소스로 모델 학습 및 배포를 시작할 수 있어 빠른 실험과 반복이 필요한 AI 팀에게 매우 유용합니다.

2. 사용자 정의 AMI(Custom AMI)
   대기업이나 민감한 보안 환경에서는 ML 플랫폼에 대한 통합된 보안 설정과 표준화가 필수입니다. 여기에 답하는 기능이 바로 HyperPod의 "사용자 정의 AMI"입니다.

주요 활용 방안은 다음과 같습니다:

• 사전 구성된 보안 에이전트와 라이브러리를 포함한 자체 AMI 빌드 가능
• 운영환경과 동일한 구성 복제 가능, 신규 노드 실행 시 설정 생략
• 하드닝(보안 강화) 및 컴플라이언스 요구사항 통합 가능
• 기존 툴링 및 DevOps 파이프라인과 간편하게 통합 가능

기존 AWS Deep Learning AMI를 기반으로 하여 EC2 Image Builder, HashiCorp Packer, AWS CLI 등 다양한 방법으로 구축할 수 있습니다.

3. 향상된 인스턴스 관리 기능

지속형 모드 기반으로 다양한 자동화 작업이 가능합니다:

• cron 스케줄을 기반으로 한 인스턴스 소프트웨어의 정기 업데이트
• 롤링 업데이트 방식의 점진적 배포로 배포 실패 리스크 최소화
• 특정 인스턴스 그룹에만 추가 또는 삭제 처리 가능
• 클러스터 이벤트 로그를 통한 운영 가시성 확보

이 모든 기능은 aws sagemaker CLI를 기반으로 유연하게 설정 가능하며, 자동화된 배포 가이드를 통해 수백~수천 개의 GPU 인스턴스를 효율적으로 제어할 수 있습니다.

활용 시 고려사항

사용자 정의 AMI 사용 시 다음 사항을 고려해야 합니다:

• 루트 스냅샷 외의 추가 스냅샷은 지원되지 않으며 오류를 유발할 수 있습니다.
• AMI 버전 확인 및 업데이트 정책에 따라 주기적인 보안 패치가 필요합니다.
• 업데이트 시 ImageId는 불변이므로 새로운 AMI를 적용하려면 UpdateClusterSoftware API 사용이 필요합니다.

결론

Amazon SageMaker HyperPod는 초대형 ML 프로젝트 수행에 있어서 확장성과 유연성, 그리고 자동화된 자원 관리까지 모두 가능한 강력한 인프라 솔루션입니다. 지속형 프로비저닝은 빠르고 안정적인 모델 학습 및 배포를 가능하게 하며, 사용자 정의 AMI는 보안 및 성능 최적화를 위한 필수 도구입니다. AI/ML 모델의 본격적인 프로덕션 배포 환경을 고려할 때, HyperPod는 차세대 머신러닝 인프라의 표준이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-hyperpod-enhances-ml-infrastructure-with-scalability-and-customizability/