젯슨 나노 오린 슈퍼 3개로 클러스터 구축하기
Clustering 3x Jetson Nano Orin Supers
핵심 요약
젯슨 나노 오린 슈퍼 3대를 활용해 분산 AI 학습 및 추론 환경을 구축하는 과정을 공유함.
- 분산 학습 가이드 — 젯슨 나노 오린 슈퍼를 활용한 클러스터 구축법을 연재함.
- 하드웨어 활용 — 기존에 보유한 장비로 AI 모델을 실행하는 방법을 공유함.
- 실용적 접근 — 이론보다는 실제 클러스터 환경 구축에 집중함.
- 이종 클러스터 — 서로 다른 기기를 섞은 클러스터의 가능성을 탐구함.
다들 안녕!
최근에 라즈베리 파이 4B와 맥 미니로 분산 학습 및 추론을 위한 클러스터를 구축하는 방법에 대한 블로그를 올렸어.
이제 젯슨 나노 오린 슈퍼로 똑같이 해볼 시간이야!
왜냐고?
- 1024 CUDA 코어 (Ampere)
- 8GB 통합 메모리 LPDDR5
- 6x ARM Cortex-A78 @ 1728 MHz, 1024-코어 Ampere GPU @ 1020 MHz
이건 내가 현재 진행 중인 시리즈의 일부인데, 분산 학습을 배우고 나만의 소규모 컴퓨팅 클러스터를 구축하는 것에 대한 블로그와 가이드를 올릴 예정이야.
목표는 간단해. 사람들이 이미 가지고 있는 하드웨어로 AI 모델을 실행하고 학습하는 걸 시작하도록 돕는 거지. 오래된 노트북, 미니 PC, 젯슨 나노, 라즈베리 파이, 심지어 폰이나 태블릿까지 말이야.
분산 학습은 밖에서 보면 겁나 보이지만, 직접 해보기 시작하면 시스템과 AI 분야에서 가장 재밌는 영역 중 하나야.
분산 추론이나 학습 같은 재밌는 걸 하기 전에, 첫 몇 개의 포스트는 하드웨어를 제대로 설정하고 작동하는 클러스터 환경을 만드는 것, 그러니까 케이블 연결이랑 네트워크 설정 같은 미묘한 작업에 집중할 거야!
초기 가이드는 구체적으로 다음 설정들을 다룰 거야:
- 맥북과 맥 미니 (완료!)
- 젯슨 기기 (이번 편 헤헤)
- 라즈베리 파이 (완료!)
그 후에는 빠른 데모(smolcluster)로 넘어가서, 기기 전반에 걸쳐 모델을 실제로 실행하면서 기초를 차근차근 배울 거야.
smolcluster와 병행해서 만들고 있어서, 내용은 순수 이론보다는 아주 실무적이고 실용적인 내용 위주가 될 거야.
이게 더 많은 사람들이 분산 AI 시스템이 더 이상 거대 데이터 센터만의 전유물이 아니라는 걸 깨닫는 데 도움이 됐으면 좋겠어.
딱 하나 답하고 싶은 질문이 있어: 내가 위에서 시도하는 것 같은 이종 클러스터로 모델을 실행하는 게 과연 가능할까?
음, 곧 알게 되겠지. 그때까지 내 블로그를 읽어보고 다들 어떻게 생각하는지 알려줘! 댓글이나 피드백 등은 언제나 환영이야.
LocalAI 만세!
