ROCm 7 기반 Ray를 활용한 확장 가능한 AI 워크플로우 구현 가이드

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핵심 요약

Ray 2.51.1과 ROCm 7.0.0의 조합은 AMD Instinct GPU 기반의 분산 컴퓨팅 환경을 획기적으로 강화했다. verl 프레임워크를 이용한 RLHF 학습 벤치마크에서 MI300X는 NVIDIA H100 대비 PPO 학습에서 최대 56%, GRPO 학습에서 최대 12% 높은 처리량을 기록하며 뛰어난 가성비를 입증했다. 본 아티클은 Ray Serve를 이용한 모델 서빙, vLLM 기반의 분산 추론, Ray Train을 통한 멀티 GPU 파인튜닝 등 실전에서 즉시 활용 가능한 코드 예시와 워크플로우를 상세히 다룬다. 개발자는 코드의 최소한의 변경만으로 단일 GPU에서 멀티 노드 클러스터까지 AI 워크로드를 손쉽게 확장할 수 있다.

배경

ROCm 지원 AMD GPU (예: MI300X), Linux 환경 및 ROCm 7.0.0 설치, Docker 및 기본 Python 프로그래밍 지식

대상 독자

AMD GPU 인프라에서 대규모 LLM 학습 및 추론을 확장하고자 하는 ML 엔지니어 및 MLOps 전문가

의미 / 영향

이 가이드는 AMD GPU가 NVIDIA의 강력한 대안임을 입증하며, 특히 Ray와 ROCm의 긴밀한 통합을 통해 엔터프라이즈급 AI 워크로드를 효율적으로 운영할 수 있는 실질적인 경로를 제시한다.

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.

실무 Takeaway

대규모 RLHF 워크로드에서 AMD MI300X 클러스터를 활용하면 NVIDIA H100 대비 최대 56% 높은 처리량을 확보하여 학습 비용과 시간을 절감할 수 있다.
Ray의 추상화 계층을 활용하여 단일 GPU용 코드를 분산 클러스터 환경으로 전환할 때 발생하는 엔지니어링 복잡도를 최소화하고 확장성을 확보해야 한다.
vLLM과 Ray의 통합을 통해 최신 DeepSeek 모델의 텐서 병렬 추론을 AMD 환경에서 즉시 구현하고 오토스케일링을 적용할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubverl GitHub Repository

API DocsRay Documentation - Develop and Deploy

문서ROCm Ray Docker Image