대학과 연구기관을 위한 AI 연구 인프라 혁신 Amazon SageMaker HyperPod 활용 가이드

인공지능 연구를 가속화하는 새로운 접근 방식 – Amazon SageMaker HyperPod 활용 가이드

최근 고등교육 기관과 연구기관에서는 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)을 적극적으로 도입하고 있지만, 이에 필요한 인프라를 확보하고 운영하는 데에는 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 온프레미스 시스템은 GPU 조달 지연, 유연하지 못한 확장성, 복잡한 유지보수 등의 문제를 안고 있으며, 이는 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 기반 모델(Foundation Model) 학습 같은 AI 워크로드의 반복 실험과 개발 속도를 떨어뜨리는 주요 원인이 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 클라우드 기반 솔루션이 바로 Amazon SageMaker HyperPod입니다.

SageMaker HyperPod는 수백~수천 개의 AI 가속기(NVIDIA H100, A100 등)를 클러스터에 연동하여 대규모 훈련, 미세조정, 추론 활용에 최적화된 환경을 제공합니다. 또한, SLURM 기반의 클러스터 구성 자동화, GPU 리소스 세분화 할당(GRES), 로드밸런싱, 예산 기반의 모니터링 등이 내장되어 있어, 인프라 구성보다는 연구 그 자체에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다.

SageMaker HyperPod의 주요 구성 요소 및 활용 사례

1. 네트워크 및 보안 구성: 사용자는 AWS Site-to-Site VPN, AWS Client VPN, 또는 AWS Direct Connect를 통해 HyperPod 클러스터에 안전하게 접속하며, Network Load Balancer가 SSH 트래픽을 Login 노드에 자동 분배합니다. 이들 Login 노드는 사용자 세션의 시작점이며, 내부적으로는 SLURM 기반의 클러스터 제어와 노드 간 고속 통신을 지원하는 배치 구조로 운영됩니다.

2. 저장소 구성: 초기 훈련 파일 접근 속도를 최대로 끌어올리기 위해 FSx for Lustre 파일시스템과 S3 버킷을 병행 사용합니다. Lustre는 AI 훈련 데이터를 빠르게 읽어야 하는 환경에 적합하며, S3는 영속성과 백업성 높은 데이터 저장소로 활용됩니다.

3. 자동화된 클러스터 배포: AWS CloudFormation 스택을 이용해 VPC, 서브넷, IAM 역할, Lustre 및 S3 구성 리소스를 자동 생성합니다. 개발자는 AWS CLI와 프로비저닝 파라미터 파일만으로 클러스터를 완전하게 구축할 수 있습니다.

4. SLURM 커스터마이징 및 리소스 최적화: 부서 단위로 SLURM Partition을 나눠 NLP, 딥러닝, 컴퓨터 비전 팀 등 조직 맞춤 구성을 적용하고, GPU를 세분화하여 동시에 여러 사용자가 GPU를 공유할 수 있도록 GRES 옵션을 설정합니다. SLURMdbd를 통해 사용자별 리소스 사용 현황과 회계 정보를 추적할 수 있습니다.

5. 비용 추적 및 자동 예산 설정: Amazon EC2, FSx for Lustre 등의 자원에 ‘ClusterName’ 태그를 부여하고, AWS Budgets 및 AWS Cost Explorer로 클러스터별 월간 비용을 추적합니다. 이렇게 하면 예산 초과 시 알림을 받아 과도한 비용 발생을 막을 수 있습니다.

6. 다중 로그인 노드 구성과 로드 밸런싱: 사용량이 급증할 때 EC2 Auto Scaling 그룹에서 로그인 노드를 확장하고, Network Load Balancer가 SSH 트래픽을 효율적으로 분산시킵니다. 여기에 AWS Lambda와 Session Manager를 활용해 사용자별 세션 수 제한 규칙도 적용합니다.

7. 연동형 연합 인증 및 사용자 매핑: 온프레미스 AD와 AWS IAM Identity Center를 연동하여 연구자들이 각자 계정으로 클러스터에 접근할 수 있도록 통합 사용자 관리 체계를 구축합니다. 세션 태그를 활용하여 파일시스템 분리, 예산 제어, 사용자 디렉토리 생성 등을 자동화합니다.

8. 사후 최적화 구성: SLURM PAM 연동을 통해 비활성 세션 자동 종료를 설정하고, QoS 정책을 통해 GPU 할당량 및 작업 시간 제한, 우선순위 스케줄링 등을 정의하여 조직의 공정한 리소스 사용을 보장하고 있습니다.

정리 및 결론

Amazon SageMaker HyperPod는 인공지능 연구에 최적화된 클라우드 기반 HPC 환경을 제공하여, 복잡한 인프라 운영 부담을 줄이고 AI 과제를 보다 빠르고 안정적으로 수행할 수 있도록 합니다. 자동화된 배포 가이드, SLURM 기반 리소스 계층화, 예산 추적 기반의 효율성, 안전한 다중 사용자 환경까지 지원하는 SageMaker HyperPod는 대학과 연구기관에 매우 적합한 솔루션입니다. 앞으로 AI 연구의 핵심 자산인 GPU 클러스터의 운영과 활용이 더욱 유연하고 자동화될 수 있도록, SageMaker HyperPod의 가능성을 충분히 고려해볼 필요가 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-hpc-and-ai-research-in-universities-with-amazon-sagemaker-hyperpod/