MLOps1 AWS SageMaker HyperPod (w. EKS) 도입기 도입 배경딥러닝 모델을 학습하는 과정을 온프레미스 환경에서 수행하고 있었다. (온프레미스 환경의 GPU 워크로드는 쿠버네티스로 연동되어 있는 상태)모델의 크기 및 데이터 볼륨이 증가함에 따라 FSDP, DDP와 같은 분산 학습 기법을 활용했음.멀티 노드 분산 학습과정을 위해 Kubeflow의 Training Operator를 활용했지만, 인프라 관리 비용과 네트워크 병목이 발생했다.Kustomize, Istio와 같은 스택들을 관리하는 데에서 오는 부담감InfiniBand가 아닌 일반 이더넷 기반에서 NCCL 백엔드의 TCP 소켓 통신에 대한 대역폭 병목적합한 서비스를 찾던 와중, Slurm과 같은 HPC 플랫폼과 Kubernetes를 오케스트레이터로 지원하는 SageMaker의 HyperPod를 발견했.. 2025. 4. 4. 이전 1 다음
