TensorFlow로 구현된 시계열 예측 모델이 단일 GPU에서 실행되며 매일 학습하는 데 약 23시간이 걸립니다. 팀은 학습 데이터가 증가할 것으로 예상하며, 향후 코드 및 인프라 변경을 최소화하면서 시간 단위로 재학습해야 합니다. 향후 수요에 맞춰 학습을 확장하는 데 가장 적합한 변경 사항은 무엇입니까?

현재 단일 GPU에서 23시간이 소요되는 학습 시간을 시간 단위로 단축하고 향후 데이터 증가에 대비하려면 분산 학습이 필수적입니다. Horovod는 TensorFlow와 호환되는 분산 학습 프레임워크로, 기존 코드를 최소한으로 변경하면서 여러 GPU 또는 머신에서 학습을 병렬화할 수 있습니다. Amazon SageMaker는 Horovod를 지원하여 이러한 확장을 용이하게 합니다. 더 강력한 단일 GPU는 일시적인 해결책일 뿐, 데이터 증가에 따른 확장성에는 한계가 있습니다. DeepAR 모델로 교체하는 것은 모델 아키텍처 변경을 의미하며, EMR은 주로 Spark 기반 워크로드에 적합하여 TensorFlow 모델의 분산 학습에는 Horovod가 더 효율적입니다.