분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (1편: 모델 규모와 하드웨어 선택) | Amazon Web Services
A Guide to Choosing AWS Compute for Distributed Training (Part 1: Model Scale and Hardware Selection) | Amazon Web Services
TL;DR AI
1분핵심 요약
AWS가 분산 학습용 컴퓨트 선택 가이드를 공개하며, 스케일 업/아웃 전략, GPU 인스턴스 선택, 네트워크, 데이터 파이프라인 병목까지 함께 다뤘다.
10M~10B 모델은 단일 인스턴스 중심, 10B~100B는 EFA 기반 울트라클러스터, 100B~1T 이상은 UltraServer 같은 특수 아키텍처가 필요하다고 제시했다.
병렬화 방식, 메모리 한계, 저장소 처리량이 학습 효율을 좌우하며, FSx for Lustre와 데이터 샤딩, 데이터 로더 튜닝의 중요성도 강조했다.
또한 CPU 기반 HPC와 GPU 기반 ML 클러스터의 차이, 그리고 EFA/TCP 폴백을 피하는 것이 성능에 중요하다고 설명했다.
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