AWS Inferentia 완벽 가이드: PyTorch 모델로 고성능 AI 추론 서비스 구축하기

Bean·2025년 8월 19일

인공지능

목록 보기

111/123

AWS Inferentia 완벽 가이드: PyTorch 모델로 고성능 AI 추론 서비스 구축하기

들어가며

AI 모델을 실제 서비스에 배포할 때 가장 큰 고민은 바로 비용과 성능입니다. GPU는 강력하지만 비싸고, CPU는 저렴하지만 느립니다. 이런 딜레마를 해결하기 위해 AWS가 내놓은 해답이 바로 Inferentia입니다.

오늘은 AWS Inferentia가 무엇인지부터 실제 PyTorch 모델을 배포하는 방법까지, 실무에서 바로 활용할 수 있는 내용들을 정리해보겠습니다.

AWS Inferentia란 무엇인가?

기본 개념

AWS Inferentia는 Amazon Web Services가 자체 개발한 머신러닝 추론(ML Inference) 전용 가속기 칩입니다. 한글 발음으로는 "인퍼렌셔"라고 읽으시면 됩니다 (/ˌɪn.fəˈrɛn.ʃə/).

핵심 특징

추론 전용 설계: 모델 학습이 아닌, 이미 학습된 모델의 실시간 추론에 최적화
EC2 통합: Inf1, Inf2 인스턴스에서 바로 사용 가능
비용 효율성: GPU 대비 더 낮은 비용으로 높은 처리량 제공
낮은 지연시간: 실시간 서비스에 적합한 빠른 응답 속도
프레임워크 지원: PyTorch, TensorFlow, MXNet 등 주요 프레임워크 호환

주요 활용 사례

챗봇 및 대화형 AI
이미지/영상 인식 서비스
추천 시스템
음성 인식 및 처리
자연어 처리(NLP) 서비스

PyTorch 모델에서 Inferentia 활용하기

1단계: 환경 설정

먼저 AWS Neuron SDK를 설치해야 합니다:

# Inf2 인스턴스에서 Neuron SDK 설치
pip install torch-neuronx neuronx-cc

2단계: PyTorch 모델 준비

import torch
import torchvision.models as models

# 예시: ResNet50 모델 로드
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

3단계: Neuron Compiler로 변환

import torch_neuronx

# 더미 입력 생성 (모델 입력 크기와 동일해야 함)
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)

# Inferentia용으로 모델 변환
neuron_model = torch_neuronx.trace(model, example)

4단계: 추론 실행

# 추론 수행
with torch.no_grad():
    output = neuron_model(example)
print(output.shape)

중요한 제약사항: 컨트롤 플로우

`.trace()` 메서드의 한계

PyTorch의 torch_neuronx.trace() 메서드는 정적 그래프만 캡처할 수 있습니다. 즉, 다음과 같은 동적 컨트롤 플로우는 제대로 처리되지 않습니다:

class ProblematicModel(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        if x.sum() > 0:     # 데이터 의존적 조건문
            return x * 2
        else:
            return x - 2

해결 방안

모델 외부에서 분기 처리: 조건문은 Python 코드에서 처리하고, Inferentia에는 순수 계산 부분만 전달
정적 그래프로 재설계: 모델 구조를 동적 요소 없이 재구성

FastAPI로 추론 API 서버 구축하기

전체 아키텍처

[클라이언트] → HTTP 요청
      ↓
[FastAPI 서버]
   ├─ 데이터 전처리 (CPU)
   ├─ Inferentia 추론 (가속)  
   ├─ 결과 후처리 (CPU)
      ↓
HTTP 응답 → [클라이언트]

실제 구현 코드

from fastapi import FastAPI, UploadFile
from PIL import Image
import io
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models
import torch_neuronx

# FastAPI 앱 생성
app = FastAPI()

# 모델 로드 및 Neuron 변환
model = models.resnet50(pretrained=True).eval()
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)
neuron_model = torch_neuronx.trace(model, example)

# 이미지 전처리 파이프라인
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 추론 엔드포인트
@app.post("/predict")
async def predict(file: UploadFile):
    # 이미지 로드 및 전처리
    image = Image.open(io.BytesIO(await file.read())).convert("RGB")
    input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)
    
    # Inferentia에서 추론 수행
    with torch.no_grad():
        output = neuron_model(input_tensor)
    
    # 결과 반환
    predicted_class = int(torch.argmax(output, dim=1))
    return {"class_id": predicted_class}

서버 실행

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

도커 컨테이너 환경에서 배포하기

방법 1: AWS 공식 이미지 활용

docker pull amazon/aws-neuron:latest

방법 2: 커스텀 Dockerfile

FROM ubuntu:20.04

# 기본 패키지 설치
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3 python3-pip git wget

# AWS Neuron SDK 설치
RUN pip3 install torch-neuronx neuronx-cc torchvision \
    fastapi uvicorn pillow

# 애플리케이션 코드 복사
WORKDIR /app
COPY main.py .

# FastAPI 서버 실행
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

컨테이너 실행

docker build -t neuron-api .
docker run --device=/dev/neuron0 -p 8000:8000 neuron-api

다중 모델 서비스 아키텍처

접근 방법

1. 모델별 개별 컨테이너 (마이크로서비스)

resnet-api: 이미지 분류
bert-api: 자연어 처리
tts-api: 음성 합성

장점: 독립적 배포/스케일링, 장애 격리
단점: 인프라 복잡성 증가

2. 단일 컨테이너 다중 모델

하나의 컨테이너에서 여러 엔드포인트 제공
/predict/image, /predict/text 등

장점: 관리 단순성
단점: 컨테이너 크기 증가, 장애 격리 어려움

3. Kubernetes(EKS) 활용

Inferentia 디바이스 플러그인으로 리소스 관리
대규모 서비스에 최적화

CUDA vs NeuronX 비교

개발 관점에서의 차이점

구분	CUDA (GPU)	NeuronX (Inferentia)
백엔드	CUDA Runtime	Neuron Runtime
모델 배치	`model.to("cuda")`	`torch_neuronx.trace()`
추론 실행	`model(input)`	`neuron_model(input)`
동적 그래프	지원	제한적
비용	높음	저렴

핵심 차이점

CUDA: 범용 GPU 컴퓨팅, 학습과 추론 모두 가능
NeuronX: 추론 전용 최적화, 정적 그래프만 지원

실무 활용 팁

1. 모델 최적화

컨트롤 플로우 제거하여 정적 그래프로 변환
배치 크기 최적화로 처리량 극대화

2. 비용 최적화

GPU 대비 추론 비용 대폭 절감 가능
대규모 서비스일수록 효과 극대화

3. 성능 모니터링

Neuron 도구를 활용한 성능 프로파일링
병목 구간 식별 및 최적화

4. 배포 전략

개발: GPU 환경에서 모델 개발
운영: Inferentia 환경으로 배포
A/B 테스트로 성능 검증

마무리

AWS Inferentia는 AI 추론 서비스의 비용 효율성과 성능을 동시에 해결해주는 강력한 솔루션입니다. 특히 대규모 서비스 운영 시 GPU 대비 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

다만 정적 그래프라는 제약사항이 있으므로, 모델 설계 단계에서부터 이를 고려한 아키텍처를 구성하는 것이 중요합니다.

PyTorch 모델을 Inferentia로 마이그레이션할 때는 torch_neuronx.trace()를 활용하여 쉽게 변환할 수 있으며, FastAPI와 도커를 조합하면 production-ready한 API 서버를 빠르게 구축할 수 있습니다.

다음 글에서는 더 구체적인 성능 벤치마크와 실제 서비스 운영 사례를 다뤄보겠습니다.

Bean

AI developer

이전 포스트

PyTorch에서 다른 모델 구조 간 Weight 불러오기 방법

다음 포스트

AWS Inferentia 완벽 가이드: PyTorch 모델로 고성능 AI 추론 서비스 구축하기

인공지능

AWS Inferentia 완벽 가이드: PyTorch 모델로 고성능 AI 추론 서비스 구축하기

들어가며

AWS Inferentia란 무엇인가?

기본 개념

핵심 특징

주요 활용 사례

PyTorch 모델에서 Inferentia 활용하기

1단계: 환경 설정

2단계: PyTorch 모델 준비

3단계: Neuron Compiler로 변환

4단계: 추론 실행

중요한 제약사항: 컨트롤 플로우

.trace() 메서드의 한계

해결 방안

FastAPI로 추론 API 서버 구축하기

전체 아키텍처

실제 구현 코드

서버 실행

도커 컨테이너 환경에서 배포하기

방법 1: AWS 공식 이미지 활용

방법 2: 커스텀 Dockerfile

컨테이너 실행

다중 모델 서비스 아키텍처

접근 방법

1. 모델별 개별 컨테이너 (마이크로서비스)

2. 단일 컨테이너 다중 모델

3. Kubernetes(EKS) 활용

CUDA vs NeuronX 비교

개발 관점에서의 차이점

핵심 차이점

실무 활용 팁

1. 모델 최적화

2. 비용 최적화

3. 성능 모니터링

4. 배포 전략

마무리

PyTorch에서 다른 모델 구조 간 Weight 불러오기 방법

Task-agnostic이란? 범용성을 가진 딥러닝 전략 이해하기

0개의 댓글

`.trace()` 메서드의 한계