AWS SageMaker HyperPod를 활용한 지진 기초 모델 확장: 분산 학습 및 컨텍스트 윈도우 확대

섹션별 상세

01

대규모 3D 지진 데이터의 복잡성으로 인해 GPU 유휴 시간을 방지할 수 있는 고성능 데이터 파이프라인이 필요했다. Amazon S3에서 직접 데이터를 스트리밍하고 멀티스레드 라이브러리를 활용하여 노드당 4-5 GBps의 처리량을 확보했다. 이 방식은 FSx for Lustre 대비 인프라 비용을 90% 이상 절감하면서도 클러스터 전체에서 최대 80 GBps의 대역폭을 선형적으로 확장했다.

AWS SageMaker HyperPod 서비스와 고객 계정의 통합 구조를 보여주는 아키텍처 다이어그램 — Diagram로그인 노드, 헤드 노드, 16개의 컴퓨팅 노드로 구성된 HyperPod 클러스터와 S3 스토리지 간의 연결 구조를 보여준다. 엔지니어와 운영팀이 클러스터에 접근하는 경로와 데이터가 S3에서 컴퓨팅 노드로 스트리밍되는 흐름을 시각화했다.

02

분산 학습 프레임워크 선정을 위해 ZeRO-2, ZeRO-3, FSDP2의 성능을 비교 분석했다. 테스트 결과 ZeRO-2가 초당 1,974개의 샘플을 처리하며 가장 우수한 성능을 보여 최종적으로 채택되었다. 이를 통해 16개의 P5 인스턴스 환경에서 통신 오버헤드를 최소화하고 GPU 메모리 활용도를 최적화했다.

03

지질학적 맥락을 더 넓게 파악하기 위해 모델의 컨텍스트 윈도우를 확장하는 기술적 과제를 해결했다. Ring Attention 기법을 적용한 컨텍스트 병렬 처리를 구현하여 입력 시퀀스를 여러 GPU에 분산 처리하도록 설계했다. 결과적으로 컨텍스트 길이를 10만 토큰에서 117만 토큰으로 늘려 분석 가능한 볼륨을 4.5배 확대하는 데 성공했다.

python

from torch.distributed.tensor.parallel import context_parallel

# Wrap attention computation with context parallelism
with context_parallel(
    buffers=[query, key, value], # Tensors to shard
    buffer_seq_dims=[1, 1, 1] # Dimension to shard along (sequence dimension)
):
    # Standard scaled dot-product attention - automatically becomes Ring Attention
    attention_output = torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(
        query, key, value, attn_mask=None
    )

PyTorch의 컨텍스트 병렬화 API를 사용하여 표준 어텐션을 Ring Attention으로 변환하는 예시

다양한 컨텍스트 윈도우 크기(256x256, 512x512, 640x1024)를 지진 단면도에 오버레이한 예시 — Chart모델이 한 번에 처리할 수 있는 지질학적 영역의 크기 차이를 시각적으로 비교한다. 컨텍스트 병렬화를 통해 더 큰 노란색 영역(640x1024 이상)을 분석함으로써 국소적 세부 사항과 광범위한 지질 패턴을 동시에 포착할 수 있음을 보여준다.

04

SageMaker HyperPod를 도입하여 대규모 클러스터 운영의 복원력과 관리 효율성을 확보했다. 자동 상태 모니터링과 체크포인트 관리 기능을 통해 학습 중 발생할 수 있는 하드웨어 장애에 대응했다. 이러한 인프라 최적화는 모델 개선 주기를 반기 단위에서 주 단위로 단축시켜 비즈니스 경쟁력을 강화했다.

용어 해설

세이지메이커 하이퍼포드(SageMaker HyperPod): — 대규모 분산 학습을 위해 설계된 Amazon SageMaker의 기능으로, 클러스터 상태 모니터링과 자동 복구 기능을 통해 수천 개의 GPU 환경에서도 안정적인 학습을 지원한다. 인프라 관리 부담을 줄이고 학습 효율을 극대화하는 데 필수적이다.
제로 중복 최적화(ZeRO): — 모델 파라미터, 그래디언트, 옵티마이저 상태를 여러 GPU에 분산 저장하여 메모리 낭비를 줄이는 기술이다. 본문에서는 ZeRO-2를 통해 128개의 GPU에서 메모리 효율과 통신 속도의 균형을 맞추어 성능을 최적화했다.
링 어텐션(Ring Attention): — 입력 시퀀스를 여러 GPU에 분산하고 Key-Value 쌍을 인접 GPU로 순환시키며 어텐션을 계산하는 기법이다. 단일 GPU 메모리 한계를 넘어 매우 긴 컨텍스트 윈도우를 처리할 수 있게 해준다.
컨텍스트 병렬화(Context Parallelism): — 모델의 입력 시퀀스 차원을 여러 GPU에 나누어 처리하는 병렬화 방식이다. 3D 지진 데이터와 같이 대용량 입력이 필요한 경우 필수적이며, 본문에서는 이를 통해 분석 볼륨을 4.5배 확장했다.

기술

Amazon SageMaker HyperPod
Amazon S3
DeepSpeed ZeRO-2
PyTorch
NVIDIA H200 GPUs
EFAv3

활용 사례

3D 지진 데이터 분석
대규모 기초 모델(Foundation Model) 학습
고해상도 의료 영상 분석

언급된 리소스

문서Amazon SageMaker HyperPod

API DocsDistributed training best practices in SageMaker