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분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – 분산 트레이닝을 위해 알아야 할 GPU 간 고속 통신 기술 섬네일

분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – 분산 트레이닝을 위해 알아야 할 GPU 간 고속 통신 기술

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MoEInfiniBandGPUDirect RDMAGPUDirect AsyncNVSHMEM
2026년 05월 28일0

AI 요약

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핵심 요약

AWS의 인터커넥트 기술 분석을 통해 GPU 간 고속 통신의 설계 사상과 MoE 최적화 차이를 설명하고, GPUDirect RDMA/Async, NVSHMEM, EFA, DeepEP, PPLX-kernels의 비교를 제시합니다.

구현 방법

  • GPUDirect RDMA+EFA 조합으로 데이터 경로의 CPU 개입 제거
  • GPUDirect Async로 제어 경로의 지연 감소(단, AWS EFA는 IBGDA 직접 지원 아님)
  • MoE의 Expert Parallelism 최적화를 위해 DeepEP와 PPLX-kernels의 아키텍처 차이 비교

주요 결과

  • DeepEP V1: 소형 메시지에서 최대 9.5배 처리량 증가
  • EP16(2노드)에서 PPLX-kernels가 459μs의 dispatch+combine 기록
  • GDRCopy로 CPU-GPU 동기화가 1μs 미만으로 감소

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