Run multi-node inference workloads using Ray LLM Deep Learning Containers | AIChainDay

한국어 요약by Claude · 2026. 10. 13.

AWS는 멀티노드 'Ray LLM 딥러닝 컨테이너(DLC)'를 이용해 아마존 EKS의 GPU 노드 2개에 하나의 LLM을 분산 배치하고, 프리필(prefill)과 디코드(decode) 단계를 분리해 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트로 서빙하는 방법을 소개했다. 프리필은 연산 집약적이고 디코드는 메모리 대역폭에 의존해 한 GPU에서 함께 처리하면 서로 간섭하는데, 두 단계를 별도 노드에 배치해 독립적으로 확장할 수 있게 했다. NIXL과 EFA(Elastic Fabric Adapter)의 libfabric 백엔드로 두 노드 간 KV 캐시를 빠르게 전달하며, 이 설정을 적용하자 Qwen3.5-9B 모델의 재시작 시 가중치 로딩 시간이 약 145초에서 약 2초로 단축됐다. 전체 서빙 애플리케이션은 YAML 설정만으로 구성되며 별도 핸들러 코드나 커스텀 이미지가 필요하지 않다.

•AWS, 멀티노드 Ray LLM DLC로 EKS GPU 노드 2개에 LLM 분산 배치
•프리필(연산 집약)과 디코드(메모리 대역폭 의존) 단계를 별도 노드로 분리해 간섭 방지
•NIXL+EFA의 libfabric 백엔드로 KV 캐시를 노드 간 고속 전송
•해당 설정 적용 시 모델 재시작 로딩 시간 145초→2초로 단축
•서빙 애플리케이션 전체를 YAML 설정만으로 구성, 커스텀 코드 불필요

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AI2026년 10월 12일AI 점수: 85%

Run multi-node inference workloads using Ray LLM Deep Learning Containers

출처:AWS ML Blog

AI 인사이트

개발자

1.AWS, Ray LLM 딥러닝 컨테이너로 2개 GPU 노드 분리형(prefill/decode) 추론 지원
2.NIXL과 EFA로 KV캐시를 노드간 전송, 단일 OpenAI 호환 엔드포인트로 서빙
3.libfabric 미설정 시 NIXL이 UCX로 저속 전환되므로 백엔드 확인 필수
4.Qwen3.5-9B 기준 재시작 시 모델 로딩 시간 145초에서 약 2초로 단축

왜 중요한가?

거대 모델 서빙 시 prefill과 decode 단계를 분리해 자원 경합을 없애는 구성을 AWS가 사전 구축 컨테이너로 제공해, 인프라를 직접 구축하는 부담 없이 멀티노드 추론을 도입할 수 있게 됐다.

언급 프로젝트

AWS Ray vLLM

본문 미리보기

Learn how to deploy one large language model across two GPU nodes on Amazon EKS using the multi-node Ray LLM Deep Learning Containers, with separate prefill and decode nodes behind one OpenAI-compatible endpoint. The pre-built container ships the full inference stack, so you configure the deployment instead of assembling it.

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