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Amazon SageMaker HyperPod로 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’ 효율적으로 대규모 분산 학습하기
두줄요약
슈퍼브에이아이가 SageMaker HyperPod로 ZERO 모델의 대규모 분산 학습 효율을 높인 사례를 소개했습니다. 저가 리허설과 데이터 사전 로드로 비용과 학습 지연을 줄였습니다.
핵심 내용
- 슈퍼브에이아이가 비전 파운데이션 모델 ZERO를 Amazon SageMaker HyperPod에서 대규모 분산 학습한 사례
- 4백만 장 고품질 데이터를 Arrow 샤드로 사전 변환해 S3에 업로드하고, FSx for Lustre와 연동해 학습 효율을 높인 구성
- Training Plan 예약, 저가 인스턴스 리허설, 본 학습 전환으로 비용과 시간을 절감한 워크플로우
선택 이유
- 기존 클라우드 대비 인스턴스 크기 조절 유연성, EFA 기반 고성능 네트워크, 최신 AMI 제공이 장점
- GPU를 상시 사용하지 않는 개발 사이클에 맞는 비용 효율적 운영에 적합
적용해볼 점
- 대규모 학습 전 저가 인스턴스로 리허설해 스크립트 오류와 데이터 로딩 문제를 사전 점검
- S3→FSx 데이터 사전 로드와 샤딩으로 본 학습 시작 지연 최소화
- Slurm, Pyxis, NCCL, WandB 설정을 점검해 멀티노드 학습 안정성 확보