ROCm 7 기반 Ray를 활용한 확장 가능한 AI 워크플로우 구현 가이드

섹션별 상세

Ray 2.51.1과 ROCm 7.0.0의 통합은 AMD Instinct GPU에서 분산 AI 워크로드의 효율성을 극대화하며 대규모 모델 학습 및 추론을 위한 안정적인 인프라를 제공한다.

verl 프레임워크를 활용한 RLHF 벤치마크 결과, AMD MI300X 8개 GPU 환경에서 DeepSeek 7B 모델의 PPO 학습 처리량이 NVIDIA H100 대비 56% 향상되었음이 확인됐다.

MI300X와 H100의 PPO 강화학습 처리량 비교 차트 — ChartDeepSeek-LLM-7B와 Qwen2-7B 모델에서 MI300X가 H100 대비 각각 156.92%, 136.51%의 성능을 보여줌을 시각화한다. 이는 AMD GPU가 PPO 학습에서 NVIDIA 대비 명확한 우위가 있음을 입증하는 핵심 데이터이다.

MI300X와 H100의 GRPO 강화학습 처리량 비교 차트 — ChartGRPO 알고리즘 적용 시 MI300X가 H100보다 약 11~12% 높은 토큰 처리량을 기록함을 보여준다. 최신 강화학습 기법에서도 AMD 하드웨어가 경쟁력을 유지하고 있음을 나타낸다.

Ray Serve와 FastAPI를 결합하면 Stable Diffusion이나 번역 모델과 같은 복잡한 ML 애플리케이션을 단 몇 줄의 코드로 확장 가능한 프로덕션 API 엔드포인트로 전환할 수 있다.

python

from transformers import pipeline
from ray import serve

@serve.deployment
class Translator:
    def __init__(self):
        self.model = pipeline("translation_en_to_fr", model="t5-small", device=0)

    def translate(self, text: str) -> str:
        model_output = self.model(text)
        return model_output[0]["translation_text"]

translator_app = Translator.bind()

Ray Serve를 사용하여 Hugging Face 번역 모델을 확장 가능한 API 서비스로 배포하는 예시

vLLM 추론 엔진은 Ray의 분산 런타임을 통해 멀티 GPU 및 멀티 노드 환경에서 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B와 같은 최신 모델의 텐서 병렬(TP) 추론을 지원한다.

Ray Train의 TorchTrainer를 사용하면 ScalingConfig의 num_workers 파라미터 수정만으로 학습 자원을 유연하게 확장할 수 있으며, GPU 개수 증가에 따른 성능 향상을 선형적으로 얻을 수 있다.

python

from ray.train.torch import TorchTrainer
from ray.train import ScalingConfig

# [4] Build a Ray TorchTrainer to launch `train_func` on all workers
trainer = TorchTrainer(
    train_func,
    scaling_config=ScalingConfig(num_workers=4, use_gpu=True)
)
trainer.fit()

Ray Train의 ScalingConfig에서 num_workers 파라미터만 수정하여 학습 자원을 2개에서 4개 GPU로 확장하는 방법

XGBoost와 같은 고전적 머신러닝 모델도 Ray Tune을 통해 수백 개의 CPU 코어를 활용한 대규모 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하고 최적의 모델을 빠르게 도출할 수 있다.

용어 해설

레이(Ray): — Python 기반의 분산 컴퓨팅 프레임워크로, 복잡한 인프라 설정 없이 단일 GPU 워크로드를 수천 개의 노드로 확장할 수 있게 돕는 AI 오케스트레이션 도구이다.
라데온 오픈 컴퓨팅(ROCm): — AMD GPU를 위한 오픈소스 소프트웨어 스택으로, CUDA와 유사한 프로그래밍 환경을 제공하여 AI 모델의 학습 및 추론 가속을 지원한다.
인간 피드백 기반 강화학습(RLHF): — 인간의 선호도를 보상 신호로 사용하여 언어 모델이 더 유용하고 안전한 답변을 생성하도록 미세 조정하는 핵심 정렬 기법이다.
근접 정책 최적화(PPO): — 강화학습에서 정책 업데이트 시 급격한 변화를 방지하여 학습 안정성을 높이는 알고리즘으로, RLHF 단계에서 가장 널리 사용된다.
그룹 상대 정책 최적화(GRPO): — DeepSeek-R1 등에서 사용된 기법으로, 별도의 비평가 모델 없이 그룹 내 답변들의 상대적 점수를 비교하여 계산 자원을 절약하는 강화학습 방식이다.
브이엘엘엠(vLLM): — PagedAttention 기술을 통해 KV 캐시 메모리 관리를 최적화하여 LLM 추론 처리량을 극대화하는 고성능 추론 엔진이다.

기술

Ray 2.51.1
ROCm 7.0.0
verl 0.6.0
vLLM 0.11.0
PyTorch
DeepSeek-R1
Stable Diffusion

활용 사례

분산 RLHF 학습 (PPO/GRPO)
LLM 오토스케일링 추론 서비스
멀티 GPU 모델 파인튜닝
이미지 생성 API 구축

언급된 리소스

GitHubverl GitHub Repository

API DocsRay Documentation - Develop and Deploy

문서ROCm Ray Docker Image