데브옵스
분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (3편: 클러스터 구축과 운영)
두줄요약
분산 학습용 AWS 클러스터를 구축·운영하는 방법을 정리했습니다. Enroot와 Pyxis로 환경을 고정하고, EFA·용량 예약·장애 복구를 함께 점검해야 합니다.
핵심 내용
- 분산 학습용 AWS 컴퓨트 3편으로, 클러스터 구축과 운영 시 고려할 컨테이너 환경, 사전 점검 사항, 온프레미스 대비 차이, GPU와 Trainium 선택 기준, 자주 발생하는 문제 대응을 정리
- Enroot와 Pyxis로 Slurm과 컨테이너를 연동해 CUDA, NCCL, aws-ofi-nccl이 포함된 동일한 실행 환경을 모든 노드에 고정하는 구성이 핵심
- 클러스터 구축 전에는 인스턴스 확보 방식, 리전 지원, 운영 플랫폼과 AMI를 확인하고, 운영 중에는 EFA 설정, 데이터 로딩, 통신 병목, OOM, 장애 복구를 점검
- AWS p5/p6와 온프레미스 GPU는 노드 내부 구조가 유사하며, Trainium은 비용 효율은 좋지만 Neuron SDK로의 포팅이 필요
적용해볼 점
- 분산 학습 환경은 호스트가 아니라 컨테이너 이미지로 고정해 버전 불일치를 줄일 필요
- 멀티 노드 학습에서는 예약 용량, 리전, 스케줄러, EFA 설정, 체크포인트 전략을 함께 설계할 필요
