AMD AIMs와 ClearML로 구현하는 프로덕션급 추론 인프라

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TL;DR

AI 인퍼런스 환경은 모델 자체뿐 아니라 런타임, 정밀도, 엔진 선택, 자원 배열 등 하드웨어 의존 요소에 의해 좌우된다. AMD AIMs는 AMD Instinct GPU에 최적화된 컨테이너로, 모델과 런타임, 엔진/정밀도 구성을 미리 최적화하고 OpenAI 호환 API를 제공한다. AIM의 카탈로그에는 Llama 계열, Qwen3, Ministral 등 엔터프라이즈 모델이 포함되며, 프로파일은 하드웨어에 맞춘 검증된 조합으로 자동 선택되거나 환경변수로 강제 지정 가능하다. ClearML은 컨테이너를 운영하는 플랫폼 층에서 엔드포인트 네트워킹, 인증/RBAC, 자동 확장, 멀티테넌시, 관찰성, 자원 스케줄링 등을 제공해 AIM과의 통합을 생산 환경에 맞춘 엔드포인트 관리 솔루션으로 만든다. 이 두 계층의 최적화은 컨테이너 내부 최적화(AIM)와 외부 운영 최적화(ClearML)를 분리해 서로를 보완하므로, “LLM 70B를 AMD 클러스터에 올린다”는 목표에 팀이 집중하고, 안정적이고 확장 가능한 엔드포인트를 신속하게 제공할 수 있다.

섹션별 상세

생산형 추론은 모델 외에도 엔진 선택, 정밀도, GPU 수, 배치 설정 등 하드웨어-소프트웨어 의존 결정이 누적되어 비용과 지연에 큰 영향을 준다. AMD AIM은 AMD Instinct GPU에 최적화된 Docker 컨테이너로 모델과 런타임을 포함하고 OpenAI 호환 API를 제공한다. 컨테이너 내부의 엔진/정밀도 구성은 사전에 최적화되어, 런타임이 하드웨어에 맞춰 자동으로 적절한 설정을 선택한다. 현재 AIM 카탈로그에는 Llama 계열 1B~405B, DeepSeek의 R1/V3.1, Mistral 계열, Alibaba의 Qwen3, Cohere Labs의 Command A Reasoning 등 주요 모델이 포함되어 있다. 이 구조는 엔드포인트 관리와 성능/비용 최적화를 컨테이너 수준에서 처리해 배포 부담을 크게 낮춘다.

근거

AIM은 OpenAI-compatible API를 노출한다. — What inside AIMs / OpenAI-compatible API
AIM 카탈로그는 주요 엔터프라이즈 모델을 포함하고 있다. — The current AIM catalog covers the foundation models most enterprises are deploying today

프로파일은 GPU, 정밀도, 엔진, 최적화 목표의 조합으로 구성된 검증된 설정이다. 배포 시 런타임은 컨테이너가 도달한 하드웨어를 분석해 자동으로 해당 프로파일을 선택하며, 필요하면 환경변수로 강제 지정도 가능하다. 프로파일은 대상 하드웨어에 대해 검증된 설정으로 제공되어, 배포 프로세스의 의사결정 부담을 줄인다. 이로써 개발/운영팀은 특정 모델과 GPU 조합에 맞춘 구체적 튜닝을 매번 수행할 필요 없이 일관된 성능을 얻을 수 있다.

근거

프로파일은 하드웨어에 맞춰 자동으로 프로파일을 선택한다. — A profile is a tested, validated combination of GPU, precision mode, inference engine, and optimization target... runtime picks the profile that matches the hardware

운영 관점에서 AIM 컨테이너의 외부 운영 기능은 별도로 필요하다. ClearML은 엔드포인트 네트워킹, 인증, RBAC, autoscaling, 멀티테넌시, 관찰성, 자원 스케줄링 등을 제공한다. AIM 컨테이너와 ClearML은 서로의 강점을 보완한다. 두 계층의 최적화는 컨테이너 자체의 구성과 외부 운영 제어를 분리해 운영 부담을 줄이고 성능/보안의 신뢰성을 높인다.

근거

ClearML은 엔드포인트 네트워킹, RBAC, autoscaling, 멀티테넌시, 관찰성, 자원 스케줄링 등을 제공한다. — End point networking. Identity-aware access control. RBAC rules at the endpoint level... Autoscaling... Observability. Resource scheduling.

두 계층의 최적화는 서로 보완적이다. AIM 내부는 엔진/정밀도/구성의 최적화에 집중하고, ClearML은 접근 제어, 오토스케일링, 멀티테넌시, 관찰성을 담당한다. 본문은 이 분리와 상호 보완의 이점을 강조한다. 결과적으로 운영 부담이 감소하고 신뢰성이 증가한다.

실전 구성에서 AIM과 ClearML의 통합은 엔드포인트를 안정적으로 노출하고 운영을 단순화한다. AIM 컨테이너를 ClearML이 관리하는 AMD Instinct 자원에 배치하고 App Gateway를 통해 엔드포인트를 노출한다. 또한 자동 확장과 보안/멀티테넌시가 적용되어 트래픽 증가에도 견딜 수 있다. 필요 시 Demo 요청으로 실제 작동 예시를 확인할 수 있다.

이미지 분석

Screenshot
왼쪽 사이드바에 AIM 애플리케이션 인스턴스가 나열되고 중앙과 하단에 엔드포인트 구성과 모니터링 지표가 시각화된다. 이를 통해 AIM 컨테이너의 배포 흐름과 엔드포인트 운영이 하나의 UI에서 관리됨을 확인할 수 있다.
AIM 배포 및 ClearML App Gateway를 보여주는 대시보드 스크린샷

Screenshot
다양한 하드웨어에 대해 미리 검증된 프로파일이 존재하고, 런타임이 컨테이너가 도달한 하드웨어를 감지해 자동으로 프로파일을 매칭한다는 점을 시각적으로 확인할 수 있다.
AIM 프로파일 설정 다이얼로그 및 자동 프로파일 선택 화면

Screenshot
모델 엔드포인트의 활성/대기 상태, 토큰/스루풋 관련 모니터링 그래프와 엔드포인트 세부 정보를 한 화면에서 확인할 수 있어 운영 가시성이 강조된다.
모델 엔드포인트 목록 및 모니터링 대시보드

용어 해설

AMD Inference Microservice: — AMD가 Instinct GPU를 위한 사전 최적화된 컨테이너로, 모델과 런타임, 엔진 설정을 미리 구성해 배포 가능한 형태로 제공하는 인퍼런스 패키지이다.
ROCm: — AMD의 GPU 컴퓨트 소프트웨어 스택으로, 인퍼런스 및 트레이닝 워크로드를 위한 드라이버/라이브러리 모음이다.
fp16 정밀도(fp16): — 메모리 소비와 처리 속도 간의 트레이드오프를 줄이기 위해 반정밀도 연산을 사용하는 인퍼런스 실행 모드이다.
RBAC(역할 기반 접근 제어)(RBAC): — 엔드포인트 수준에서 사용자/서비스의 접근 권한을 역할에 따라 제어하는 보안 메커니즘이다.
멀티테넌시: — 하나의 인프라를 여러 사용자 또는 팀이 격리된 환경에서 공유하도록 해 자원을 효율적으로 분리 관리하는 아키텍처 패턴이다.

기술

AMD Instinct
ROCm
ClearML
OpenAI-compatible API
Llama
Qwen3
Ministral
DeepSeek

활용 사례

Production inference on AMD hardware
Multi-tenant inference service
Enterprise AI deployment automation