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분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (1편: 모델 규모와 하드웨어 선택)
두줄요약
분산 학습용 AWS 컴퓨트 선택을 모델 규모와 통신 패턴 기준으로 정리했습니다. GPU 성능보다 인터커넥트, 메모리, 운영 방식이 병목을 좌우한다고 설명했습니다.
핵심 내용
- 분산 학습용 AWS 컴퓨트 선택을 모델 규모, 병렬화 전략, 인터커넥트, 메모리 요구량 중심으로 정리
- 10M~10B는 단일 인스턴스 스케일 업, 10B~100B는 EFA 기반 스케일 아웃, 100B 초과 Frontier 모델은 울트라서버 필요성 제시
- P 계열 NVL8 인스턴스와 NVLink/NVSwitch, EFA의 역할 차이, 병렬화 방식별 권장 배치 설명
- 체크포인트, 데이터 로딩, 버전 정합성, GPU 메모리 관리, 모니터링 같은 운영 포인트와 메모리 산정 기준 제시