AWS 최적화 도구로 모델 속도 2배 향상 및 인프라 비용 90% 절감

Context

단순한 인스턴스 사양 증설 위주의 Brute Force 방식에 따른 비용 증가 및 효율 저하 문제 발생. Cloud 환경의 학습 모델을 Edge나 타 인스턴스로 이전 시 성능이 저하되는 Deployment Gap 문제 상존.

Technical Solution

• Bayesian Optimization 기반의 SageMaker HPO를 통한 Hyperparameter 튜닝으로 학습 횟수 최소화 및 정확도 최적화
• SageMaker Neo 컴파일러를 활용한 타겟 하드웨어 최적화 Executable 변환으로 하드웨어 종속적 성능 병목 제거
• NVIDIA CUDA 및 Intel MKL 최적화 라이브러리가 탑재된 Deep Learning Containers(DLC) 적용을 통한 소프트웨어 오버헤드 최소화
• Multi-Model Endpoints(MME) 설계를 통한 S3 기반 모델 동적 로딩 및 단일 인스턴스 내 다수 모델 호스팅 구조 구현
• AWS Inferentia 칩 기반의 Quantization 적용으로 가중치 정밀도 하향을 통한 고처리량 저전력 Inference 환경 구축
• Inference Recommender를 활용한 부하 테스트 기반의 데이터 중심 Instance 타입 선정으로 Over-provisioning 방지

Impact

• SageMaker Neo 적용 시 모델 실행 속도 최대 2배 향상
• Multi-Model Endpoints 도입을 통한 호스팅 비용 최대 90% 절감

Key Takeaway

MLOps의 최적화는 단순 모델 개선을 넘어 코드, 컴파일러, 하드웨어 계층이 수직적으로 통합된 최적화 파이프라인 설계가 핵심임.