NVIDIA Run:ai와 AWS SageMaker HyperPod, AI 트레이닝 관리 협력 강화

NVIDIA Run:ai와 Amazon SageMaker HyperPod: 복잡한 AI 학습을 관리하기 위한 협력 NVIDIA Run:ai와 Amazon Web Services(AWS)는 개발자가 복잡한 AI 학습 작업을 원활하게 확장하고 관리할 수 있도록 통합 솔루션을 도입했습니다. AWS SageMaker HyperPod와 NVIDIA Run:ai의 고급 AI 작업 및 GPU 관리 플랫폼을 결합하면 효율성과 유연성이 향상됩니다. AWS SageMaker HyperPod는 대규모 분산 학습과 추론을 위해 설계된 완전히 탄력적이고 지속 가능한 클러스터를 제공합니다. 이는 ML 인프라 관리를 단순화하고 다중 GPU에서의 리소스 활용성을 최적화하여 모델 학습 시간을 크게 줄여줍니다. 이 기능은 모든 모델 아키텍처를 지원하므로 팀이 학습 작업을 효과적으로 확장할 수 있습니다. AWS SageMaker HyperPod는 인프라 장애를 자동으로 감지하고 처리해 학습 작업이 중단 없이 회복될 수 있도록 하여 생산성을 향상시키고 ML 라이프사이클을 가속화합니다. 또한, NVIDIA Run:ai 플랫폼은 온프레미스와 공용/사설 클라우드 환경에서 AI 작업과 GPU 관리를 일관되게 수행할 수 있는 중앙 집중식 인터페이스를 제공합니다. 이 접근 방식은 다양한 지리적 위치와 팀에서 GPU 리소스를 관리하는 IT 관리자에게 큰 이점을 제공하며, 수요 증가 시 원활한 클라우드 버스트를 가능하게 합니다. NVIDIA Run:ai와 AWS SageMaker HyperPod의 통합은 사용자가 Amazon SageMaker HyperPod의 유연성을 활용하면서 NVIDIA Run:ai의 GPU 최적화, 관리, 및 리소스 관리 기능을 누릴 수 있게 해줍니다. 이 통합으로 기업은 온프레미스와 공용/사설 클라우드 환경에 걸쳐 AI 인프라를 원활하게 확장할 수 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다. 하이브리드 환경에서의 통합 GPU 리소스 관리 NVIDIA Run:ai는 단일 제어 계층을 통해 기업 인프라와 Amazon SageMaker HyperPod에 걸친 GPU 리소스를 효율적으로 관리합니다. GUI나 CLI를 통해 과학자들이 온프레미스와 HyperPod 노드 중 어디에 작업을 제출할지 선택할 수 있어, 중앙 집중식 접근 방식이 작업의 조정을 간소화하고 관리자가 수요에 따라 GPU 리소스를 할당하면서 두 환경 모두에서 최적의 활용성을 보장할 수 있습니다. 향상된 확장성과 유연성 NVIDIA Run:ai를 통해 기업은 추가 GPU 리소스가 필요한 경우 SageMaker HyperPod로 버스트하여 동적으로 확장할 수 있습니다. 이 하이브리드 클라우드 전략은 하드웨어 과다 프로비저닝 없이 비용을 절감하면서도 높은 성능을 유지할 수 있게 합니다. SageMaker HyperPod의 유연한 인프라는 Llama 또는 Stable Diffusion과 같은 기초 모델을 학습하거나 미세 조정하는데 이상적이며, 대규모 모델 학습과 추론을 지원합니다. 탄력적인 분산 학습 NVIDIA Run:ai와 Amazon SageMaker HyperPod의 통합은 클러스터 간 분산 학습 작업을 효율적으로 관리할 수 있게 합니다. SageMaker HyperPod는 GPU, CPU, 네트워크 리소스의 상태를 지속적으로 모니터링하고 고장난 노드를 자동으로 교체하여 시스템의 완전성을 유지합니다. 동시에, NVIDIA Run:ai는 중단된 작업을 마지막 저장 포인트에서 자동으로 재개하여 수동 개입의 필요성을 줄이고 엔지니어링 오버헤드를 최소화합니다. 이 조합은 하드웨어나 네트워크 문제에도 불구하고 기업의 AI 이니시아티브가 차질 없이 진행되도록 돕습니다. 최적화된 리소스 활용 NVIDIA Run:ai의 AI 작업과 GPU 관리 기능은 AI 인프라가 효율적으로 활용되도록 합니다. Amazon SageMaker HyperPod 클러스터나 온프레미스 GPU에서 실행되는 경우를 막론하고, NVIDIA Run:ai의 고급 스케줄링과 GPU 분할 기능은 리소스 할당을 최적화하여 더 적은 GPU로 더 많은 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이를 통해 기업은 시간대나 계절에 따른 변동적인 컴퓨팅 요구를 관리하며, 추론 작업에 대한 자원 우선 순위를 설정하고 학습 요구를 균형있게 맞출 수 있어, GPU의 유휴 시간을 줄이고 ROI를 최대화할 수 있습니다. 통합 검증 과정에서 NVIDIA Run:ai는 하이브리드 및 멀티 클러스터 관리, 하드웨어 장애 후 자동 작업 재개, FSDP 탄력적 PyTorch 사전 차단, 추론 서비스, Jupyter 통합, 그리고 탄력성 테스트 등의 주요 기능을 테스트하고 검증했습니다. 이 통합을 환경에 배포하는 방법, 구성 단계, 인프라 설정, 및 아키텍처에 대한 자세한 정보는 NVIDIA Run:ai on SageMaker HyperPod 웹사이트를 참조하세요. NVIDIA Run:ai는 AWS와 협력하여 Amazon SageMaker HyperPod를 사용해 하이브리드 환경에서 AI 작업을 관리하고 확장하는 것을 더욱 쉽게 만들고 있습니다. NVIDIA Run:ai와 AWS가 어떻게 AI 이니시아티브를 가속화하는지 알아보려면 오늘 NVIDIA Run:ai에 문의하세요. 이 통합은 AI 개발의 효율성과 유연성을 크게 향상시키며, 특히 대규모 모델 학습과 추론에 있어 기업들에게 중요한 이점을 제공합니다. 업계 전문가들은 이 통합이 AI 인프라 관리의 새로운 표준이 될 것이라고 평가하며, NVIDIA Run:ai와 AWS는 지속적인 혁신을 통해 AI 기술의 발전을 선도하고 있습니다.