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복잡한 인프라 설정 없이 Amazon EKS 오케스트레이션을 통해 HyperPod 클러스터를 신속하게 구축할 수 있습니다. 콘솔에서 퀵 설정 또는 커스텀 설정을 선택하여 필요한 쿠버네티스 컨트롤러와 애드온을 한 번에 활성화할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 분산 학습 및 추론을 위한 탄력적인 클러스터 환경이 즉시 구성됩니다. 인프라 관리 부담을 줄이고 모델 배포에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다.
KEDA와 Karpenter를 결합하여 파드와 노드 수준에서 모두 작동하는 지능형 자동 확장 아키텍처를 구현했습니다. KEDA는 요청 큐 길이나 지연 시간 지표에 따라 파드 수를 조절하며, Karpenter는 대기 중인 파드 요구 사항에 맞춰 컴퓨팅 노드를 실시간으로 프로비저닝합니다. 트래픽이 없는 유휴 시간에는 모든 워커 노드를 제거하는 'Scale-to-Zero'가 가능하여 인프라 비용을 극적으로 낮춥니다. 실제 수요에 맞춰 자원을 유연하게 할당하므로 과잉 프로비저닝 문제를 해결합니다.
bash
aws sagemaker update-cluster --cluster-name 'ml-cluster' --auto-scaling '{ "Mode": "Enable", "AutoScalerType": "Karpenter" }' --cluster-role 'arn:aws:iam::XXXXXXXXXXXX:role/sagemaker-ml-cluster-e3cb1e31ExecRole' --region us-east-1SageMaker HyperPod 클러스터에서 Karpenter 자동 확장을 활성화하는 명령
관리형 계층형 KV 캐시와 지능형 라우팅을 통해 LLM 추론 성능을 최적화합니다. 동일한 프롬프트 접두사를 가진 요청을 기존 캐시가 있는 인스턴스로 유도하여 중복 계산을 방지하고 GPU 메모리 압박을 완화합니다. 내부 테스트 결과 지연 시간은 최대 40% 감소하고 처리량은 25% 향상되는 성과를 거두었습니다. 특히 긴 컨텍스트나 다회차 대화가 필요한 서비스에서 성능 개선 효과가 두드러집니다.
NVIDIA MIG 기술을 지원하여 단일 GPU 자원을 여러 모델이 격리된 상태로 공유할 수 있게 합니다. 작은 모델을 대형 GPU에 배포할 때 발생하는 자원 낭비를 방지하기 위해 GPU를 분할하여 활용도를 극대화합니다. YAML 설정을 통해 특정 MIG 프로필을 지정하거나 검증 로직을 제어할 수 있어 유연한 배포가 가능합니다. 이는 고가의 GPU 자원을 효율적으로 분배하여 전체적인 운영 비용을 낮추는 데 기여합니다.
yaml
apiVersion: inference.sagemaker.aws.amazon.com/v1
kind: JumpStartModel
metadata:
name: deepseek
spec:
server:
acceleratorPartitionType: mig-7g.40gb
instanceType: ml.p4d.24xlargeMIG 프로필을 사용하여 DeepSeek 모델을 배포하는 설정 예시
Grafana 기반의 내장 대시보드를 통해 추론 지표에 대한 원클릭 관측성을 제공합니다. 유입 요청률, 지연 시간, 첫 번째 바이트 출력 시간(TTFB) 등 핵심 성능 지표를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 또한 SageMaker Spaces 애드온을 통해 JupyterLab이나 VS Code 같은 개발 환경을 클러스터 내에서 직접 실행할 수 있습니다. 개발자는 동일한 인프라에서 모델 개발, 학습, 추론을 통합적으로 수행하며 GPU 투자 가치를 극대화합니다.
용어 해설
- 키-값 캐시(KV Cache)
- — LLM 추론 시 이전 토큰의 어텐션 계산 결과를 저장하여 중복 계산을 방지하는 기술입니다. 매번 처음부터 다시 계산하지 않아도 되므로 추론 속도를 높이고 지연 시간을 줄이는 데 필수적입니다.
- 쿠버네티스 이벤트 기반 자동 확장(KEDA)
- — 이벤트 기반으로 쿠버네티스 워크로드를 자동 확장하는 오픈소스 도구입니다. 요청 큐의 길이나 특정 지표에 따라 파드 수를 0까지 줄이거나 늘릴 수 있어 자원 효율성을 극대화합니다.
- 멀티 인스턴스 GPU(MIG)
- — 하나의 물리적 GPU를 여러 개의 독립적인 인스턴스로 분할하여 사용하는 NVIDIA 기술입니다. 작은 모델을 실행할 때 GPU 자원 낭비를 줄이고 여러 워크로드를 격리된 환경에서 동시에 처리할 수 있게 합니다.
- 지능형 라우팅(Intelligent Routing)
- — 동일한 프롬프트 접두사를 가진 요청을 해당 데이터가 캐싱된 특정 인스턴스로 전달하는 기술입니다. 캐시 재사용률을 높여 추론 성능을 최적화하고 비용을 절감합니다.
기술
- Amazon SageMaker HyperPod
- Amazon EKS
- Karpenter
- KEDA
- NVIDIA MIG
- Grafana
- Prometheus
활용 사례
- 대규모 LLM 추론 서비스
- 비용 효율적인 RAG 시스템 구축
- 다중 모델 서빙 환경 최적화
- 대화형 AI 개발 환경 구성
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 15.수집 2026. 04. 15.출처 타입 RSS
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