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

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핵심 요약

지질 데이터 서비스 기업 TGS는 3D 지진 데이터를 분석하는 Vision Transformer 기반 기초 모델(SFM)의 학습 효율을 개선하기 위해 AWS와 협력했다. 기존 6개월이 소요되던 학습 과정을 Amazon SageMaker HyperPod와 직접 S3 스트리밍 방식을 통해 5일로 단축하는 성과를 거두었다. DeepSpeed ZeRO-2 프레임워크를 적용하여 128개의 H200 GPU에서 90-95%의 병렬 효율성을 달성했으며, Ring Attention 기반의 컨텍스트 병렬 처리를 통해 분석 가능한 지진 데이터 볼륨을 기존 대비 4.5배 확장했다. 이 사례는 대규모 과학 데이터를 다루는 도메인에서 클라우드 인프라와 최신 병렬화 기법이 모델 성능과 비즈니스 속도에 미치는 영향을 입증했다.

배경

Vision Transformer(ViT) 아키텍처에 대한 이해, 분산 학습 프레임워크(DeepSpeed, FSDP)의 기본 개념, AWS SageMaker 및 S3 인프라 지식

대상 독자

대규모 데이터셋으로 기초 모델을 학습시키는 ML 엔지니어 및 인프라 아키텍트

의미 / 영향

이 기술은 지질학뿐만 아니라 의료 영상, 기상 예측 등 대규모 3D/다차원 데이터를 다루는 모든 분야에 적용 가능하다. 특히 SageMaker HyperPod와 최신 병렬화 기법의 조합은 연구 단계의 모델을 프로덕션 수준으로 확장하는 데 필요한 비용과 시간 장벽을 획기적으로 낮춘다.

섹션별 상세

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.

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.

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.

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.

실무 Takeaway

대용량 데이터 학습 시 S3 직접 스트리밍과 병렬 데이터 로딩을 결합하면 FSx 대비 비용을 90% 절감하면서 선형적인 성능 확장이 가능하다.
Vision Transformer 모델에서 단일 GPU 메모리를 초과하는 대규모 볼륨을 처리하려면 Ring Attention 기반의 컨텍스트 병렬화 기법을 적용해야 한다.
분산 학습 효율은 모델 크기와 하드웨어 특성에 따라 달라지므로 ZeRO-2와 ZeRO-3 등 다양한 프레임워크의 처리량을 직접 벤치마킹하여 선정해야 한다.

언급된 리소스

문서Amazon SageMaker HyperPod

API DocsDistributed training best practices in SageMaker