SageMaker HyperPod에서 탄력적 훈련을 통한 기반 모델 훈련의 적응형 인프라
Amazon SageMaker HyperPod은 이제 탄력적 훈련을 지원하여 기계 학습(ML) 워크로드가 자동으로 자원 가용성에 기반해 확장될 수 있게 합니다. 이는 GPU 활용률을 극대화하고 비용을 줄이며 모델 개발을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 탄력적 훈련은 동적 자원 적응을 통해 훈련 품질을 유지하고 수동 개입을 최소화합니다. 이는 사용자가 훈련 작업을 설정하고 HyperPod에 대기 중인 훈련 작업을 자동으로 실행할 수 있음을 의미합니다. 자동 조정 기능을 사용하면 필요에 따라 인스턴스 유형 및 수를 자동으로 조정하여 최적의 성능을 유지할 수 있습니다. 이로 인해 비용이 절감되고 GPU 자원이 효율적으로 사용됩니다.
출처: AWS Blog
요약번역: 미주투데이 최정민 기자