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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

원문에 없는 맥락입니다

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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