H100/B200 기반 고대역폭 네트워크 및 분산 스토리지 통합 설계

Building Blocks for Foundation Model Training and Inference on AWS

2026년 5월 11일21분advanced

AI 요약

Context

단순 Pre-training 규모 확장을 넘어 Post-training 및 Test-time compute로 Scaling Law가 진화함에 따른 인프라 요구사항 변화. 단일 가속기 성능을 넘어 가속기 간 Tight-coupling 및 고대역폭 네트워크, 분산 스토리지의 통합 최적화가 필수적인 상황.

Technical Solution

H100(P5) 및 B200/B300(P6) 가속기를 활용한 Peak Tensor throughput 극대화 구조 설계
Collective Communication 병목 해결을 위한 Wide-bandwidth interconnect 기반의 저지연 네트워크 구축
대규모 체크포인트 및 데이터셋 처리를 위한 Scalable Distributed Storage 백엔드 통합
Slurm 및 Kubernetes를 통한 클러스터 리소스 오케스트레이션 계층 분리 및 관리 효율화
PyTorch, JAX 등 OSS 프레임워크와 하드웨어 인프라 간의 통합 지점 최적화
Prometheus와 Grafana를 통한 하드웨어-소프트웨어 전 계층의 Observability 확보 및 병목 진단 체계 구축

실천 포인트

1. 모델 규모 확대 시 HBM 용량과 Interconnect 대역폭의 병목 지점을 우선 분석할 것

2. 리소스 관리(Slurm/K8s)와 ML 프레임워크(PyTorch/JAX) 간의 인터페이스 최적화 상태를 점검할 것

3. 인프라 전 계층을 관통하는 통합 모니터링 체계를 통해 성능 병목의 원인이 하드웨어인지 소프트웨어 스택인지 구분할 것

태그

#Distributed Training #Interconnect #Foundation Model #HBM #Observability

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