AWS SageMaker HyperPod와 Anyscale 통합으로 완성하는 차세대 AI 분산 컴퓨팅

AWS SageMaker HyperPod와 Anyscale 통합으로 차세대 분산 컴퓨팅 구성하기

인공지능(AI) 모델을 대규모로 학습 또는 배포하려는 기업이라면, GPU 클러스터의 불안정성, 리소스 낭비, 복잡한 분산 컴퓨팅 프레임워크 등 다양한 인프라 과제에 직면하고 있을 가능성이 큽니다. 이를 해결하기 위한 새로운 접근 방식으로 Amazon SageMaker HyperPod와 Anyscale RayTurbo의 통합 사례가 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 AWS 기반의 AI 분산 처리 인프라를 자동화하고 확장성 높은 구조로 운영할 수 있는 방법과 실제 활용 예제를 정리합니다.

AI 인프라의 새로운 기준 – Amazon SageMaker HyperPod

Amazon SageMaker HyperPod는 대규모 머신러닝(Machine Learning) 워크로드를 위한 고성능 GPU 인프라이며, 자동화된 헬스 체크와 장애 복구, 최적화된 노드 배치로 분산 학습에서 자주 발생하는 병목을 줄여줍니다. 수십 개에서 수천 개의 GPU를 단일 스파인 네트워크 위에 효율적으로 구성하여, 학습 속도를 최대 40%까지 줄일 수 있는 점이 장점입니다. 또한 SSH 접속, MLflow, SageMaker Studio 등의 툴을 함께 제공하여 사용자가 인프라를 보다 정밀하게 제어할 수 있습니다.

Anyscale 및 Ray와의 연동 구조

Ray는 파이썬 기반의 분산 컴퓨팅 프레임워크이며, Anyscale은 Ray를 강화한 플랫폼으로 고속 연산을 가능하게 하는 RayTurbo를 제공합니다. Amazon EKS를 클러스터 오케스트레이터로 활용하면, HyperPod와 Anyscale은 각각의 장점을 살리면서 무중단 학습 환경과 효율적인 자원 스케줄링 기능을 제공합니다.

통합 아키텍처 개요

1. 사용자는 Anyscale 콘솔에서 분산 학습 작업을 제출합니다.
2. Anyscale 오퍼레이터가 작업을 SageMaker HyperPod 클러스터로 전달합니다.
3. Amazon EKS가 Ray Head 및 Worker Pod 생성 등 클러스터 구성을 오케스트레이션합니다.
4. 분산 학습이 시작되며, 각 워커는 Amazon S3, EFS 등의 스토리지에서 데이터를 읽어옵니다.
5. 학습 과정에서 발생하는 로그와 메트릭은 CloudWatch, Prometheus, Grafana로 실시간 모니터링 가능합니다.

배포 가이드와 자동화 방법

배포는 aws-do-ray 오픈소스 프로젝트를 통해 자동화할 수 있습니다. bash 기반 자동화 스크립트로 구성된 이 프레임워크는 환경 준비부터 클러스터 연결, Anyscale 연동, 학습 작업 제출까지 일련의 과정을 수월하게 합니다.

예제 학습 작업: Fashion MNIST 분산 학습

1. 학습 작업 디렉터리로 이동 후 환경 변수 설정
2. Anyscale Compute Config 생성: ./1.create-compute-config.sh
3. Pytorch 분산 학습 작업 제출: ./2.submit-dt-pytorch.sh
4. Anyscale 콘솔에서 상태 및 로그 관찰

최적화된 모니터링 도구 제공

• SageMaker HyperPod 대시보드로 클러스터 상태와 네트워크 활용도 모니터링
• CloudWatch와 Amazon Managed Grafana를 통한 지표 통합
• Anyscale 기반의 Ray 클러스터 상태 모니터링 프레임워크 탑재

비즈니스에 가져다주는 효과

• 리소스 활용 최적화를 통한 클라우드 비용 절감
• 인프라 오류로 인한 지연 최소화
• 자동화 구성으로 데이터 사이언티스트의 연구 집중도 제고
• LLM 사전학습, 멀티모달 AI 훈련 등 고부하 AI 워크로드에 적합

마무리

SageMaker HyperPod와 Anyscale 플랫폼은 복잡한 분산 컴퓨팅 환경을 간소화하고, 안정성과 확장성을 모두 갖춘 AI 인프라 구축을 가능하게 합니다. 특히 RayTurbo를 통한 연산 최적화, EKS 기반의 유연한 오케스트레이팅, 자동화된 오류 복구 시스템은 머신러닝 학습 및 추론 파이프라인의 효율을 크게 개선할 수 있습니다. 대규모 AI 모델 배포를 고민하고 있다면 이 솔루션 조합을 한번 적용해 보는 것을 추천드립니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-amazon-sagemaker-hyperpod-and-anyscale-for-next-generation-distributed-computing/