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AWS, 멀티노드 Ray LLM 컨테이너로 추론 단계 분리 지원

AWS ML Blog·2026-10-12영문 원문

요약

AWS는 Ray LLM Deep Learning Containers를 활용해 Amazon EKS에서 두 개의 GPU 노드에 걸쳐 하나의 LLM을 서빙하는 방법을 소개했다. 한 노드는 프리필(prefill) 단계를, 다른 노드는 디코드(decode) 단계를 전담하며 두 단계는 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트로 연결된다. 이 컨테이너에는 vLLM, Ray Serve, NVIDIA의 NIXL, AWS EFA 스택이 포함돼 있어 커스텀 이미지 없이 YAML 설정만으로 배포가 가능하다. AWS는 프리필과 디코드를 분리하면 긴 프롬프트 처리가 진행 중인 토큰 생성 요청을 방해하지 않아 RAG, 문서 요약, 에이전트 애플리케이션에 적합하다고 설명했다.

큐레이터 노트

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그동안 개발자가 직접 맞춰야 했던 GPU 스택 호환성 작업을 사전 패키징된 컨테이너로 대신한다는 점에서, 대형 모델을 다중 노드에 분산 서빙하는 진입장벽을 낮추는 시도로 볼 수 있다.

깊이 읽기

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이 일이 어디서 왔나

9월 18일 AWS는 세이지메이커 하이퍼팟용 쿠버네티스 네이티브 라우팅 시스템 '하이퍼팟 게이트웨이'를 공개해 GPU 지표 기반으로 요청을 분배하는 방식을 선보였다. 이번 발표는 그와 비슷한 시기에 나온 AWS의 추론 인프라 개선 작업으로, 라우팅이 아니라 하나의 LLM을 두 GPU 노드에 걸쳐 단계별로 분리 서빙하는 방식을 다룬다. vLLM과 Ray Serve, NIXL, EFA를 하나의 컨테이너로 묶어 제공한다는 점이 핵심이다.

짚어야 할 점

  • 프리필과 디코드를 서로 다른 노드에 맡겨 긴 프롬프트 처리가 진행 중인 토큰 생성을 방해하지 않도록 한 구조로, 요청을 어디로 보낼지 정하는 하이퍼팟 게이트웨이와는 다른 층위의 문제를 다룬다.
  • vLLM, Ray Serve, NIXL, EFA를 사전 패키징했다는 점은 개발자가 직접 호환성을 맞추던 작업을 AWS가 대신 떠안았다는 의미로, 다중 노드 서빙의 진입장벽을 낮추려는 시도다.
  • RAG·문서 요약·에이전트 애플리케이션처럼 긴 입력과 긴 생성이 동시에 섞이는 워크로드를 겨냥한 용도라는 점에 주목할 필요가 있다.

아직 확인되지 않은 것

  • 하이퍼팟 게이트웨이가 공개 시 제시한 '4.4초→800밀리초 미만' 같은 성능 수치가 이번 멀티노드 Ray LLM 구조에는 제시되지 않아, 실제 지연시간 개선 폭은 확인되지 않았다.
  • 모델을 두 개의 GPU 노드에 분산시키는 데 드는 비용이나 자원 효율 변화에 대한 자료는 나오지 않았다.
  • 이 멀티노드 컨테이너가 하이퍼팟 게이트웨이와 함께 조합해 쓸 수 있는지, 아니면 별개의 스택인지는 확인되지 않았다.

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이 글에 나온 말

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프롬프트
AI 모델에게 원하는 작업을 지시하기 위해 입력하는 텍스트를 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
토큰
언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위로, 단어나 단어의 일부, 문장 부호 등을 가리키는 말이다.

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