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AWS Batch, SageMaker 학습 작업용 할당량 관리 기능 도입

AWS ML Blog·2026-10-29영문 원문

요약

AWS는 AWS Batch가 Amazon SageMaker Training 작업을 대기열로 관리할 수 있는 기능에 더해, 팀·프로젝트별로 GPU 자원을 나눠 쓰는 '할당량 관리(quota management)' 기능을 공개했다. 관리자는 할당량 공유(quota share)를 설정해 유휴 자원을 다른 팀에 빌려주거나(LEND) 필요할 때 빌려오는(LEND_AND_BORROW) 전략을 쓸 수 있다. 자원을 빌려간 팀이 작업을 보낼 경우 AWS Batch가 자동으로 해당 자원을 회수하는 교차 공유 선점(cross-share preemption)과, 같은 공유 내에서 우선순위가 높은 작업이 낮은 작업을 앞지르는 공유 내 선점(in-share preemption) 기능도 제공된다. 설정은 AWS CLI, 콘솔, SageMaker Python SDK를 통해 가능하다.

큐레이터 노트

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여러 팀이 같은 GPU 풀을 나눠 쓰는 환경에서 관리자가 수동으로 대기열과 자원 배분을 조율하던 작업을 자동화하는 기능으로, ML 인프라 운영 부담을 줄이는 방향의 업데이트다.

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