kubeflow/trainer

해결하는 문제

Kubeflow Trainer는 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 분산 AI 학습 및 피니튜닝의 복잡성을 다루도록 설계되었습니다. Kubernetes 클러스터에서 멀티노드, 멀티GPU 워크로드의 오케스트레이션을 단순화하여 고성능 통신과 효율적인 리소스 활용을 보장합니다.

작동 방식

TrainJob 및 Runtimes와 같은 API를 사용하여 분산 작업을 오케스트레이션하는 Kubernetes 네이티브 플랫폼입니다. 기존의 Kubernetes 빌딩 블록인 JobSet과 LeaderWorkerSet을 활용하여 오케스트레이션을 수행합니다. 성능 최적화를 위해 GPU 노드 간 빠른 동기화를 위한 MPI(Message Passing Interface)를 Kubernetes에 도입하고, 대규모 데이터를 GPU에 직접 제로코피 전송하는 분산 데이터 캐시를 제공합니다.

대상 사용자

PyTorch, JAX, DeepSpeed, Megatron-LM 등 다양한 프레임워크를 사용하여 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터에서 LLM 및 기타 AI 모델의 학습 또는 피니튜닝을 확장해야 하는 AI 실무자 및 ML 엔지니어.

주요 특징

• 다중 프레임워크 지원: PyTorch, MLX, HuggingFace, DeepSpeed, Megatron-LM, JAX, XGBoost 등 다양한 프레임워크를 지원합니다.
• 트로포로지 인식 스케줄링: Kueue, Slurm Bridge, KAI Scheduler와 통합되어 고급 GPU 및 멀티클러스터 스케줄링을 가능하게 합니다.
• 고성능 통신: MPI를 사용하여 노드 간 프로세스 간 고대역폭 통신을 가능하게 합니다.
• 분산 데이터 캐시: GPU 활용도를 극대화하고 메모리 오버헤드를 줄이기 위해 제로코피 데이터 스트리밍 메커니즘을 구현합니다.