메드큐에이: AMD ROCm을 활용한 임상 AI 미세 조정 - CUDA 없이

AMD ROCm(Radeon Open Compute) 플랫폼에서 임상 의료 AI 모델인 MedQA를 파인튜닝한 사례는 GPU 컴퓨팅 생태계가 더 이상 NVIDIA CUDA에 종속되지 않을 수 있음을 보여주는 실증적 사례입니다. ROCm은 AMD GPU(MI 시리즈, Radeon)에서 PyTorch, Hugging Face Transformers, DeepSpeed 같은 주요 ML 프레임워크를 그대로 구동할 수 있는 오픈소스 스택으로, HIP(Heterogeneous-compute Interface for Portability)라는 추상화 계층을 통해 CUDA 코드를 거의 수정 없이 변환·실행할 수 있습니다. MedQA처럼 의학 시험(USMLE) 기반 QA 데이터셋으로 LLM을 파인튜닝할 때는 LoRA/QLoRA 같은 PEFT 기법과 bf16/fp16 혼합정밀도 학습이 핵심인데, ROCm 6.x 이후로는 이러한 최신 학습 기법과 Flash Attention, bitsandbytes 호환 레이어까지 안정적으로 지원되어 CUDA 환경과 거의 동등한 워크플로우가 가능해졌습니다.

개발자 및 엔지니어 입장에서 이 변화는 GPU 수급과 비용 구조에 직접적인 영향을 미칩니다. 그동안 LLM 파인튜닝·추론 인프라는 H100/A100 같은 고가 NVIDIA GPU에 집중되어 있었지만, AMD MI300X(192GB HBM3)나 MI250 계열은 메모리 용량과 대역폭 면에서 단일 카드로 70B급 모델을 다루기 유리하고, 시간당 단가도 낮아 임상·헬스케어처럼 데이터 보안상 온프레미스 학습이 필요한 도메인에 매력적입니다. 특히 한국의 병원·의료 AI 스타트업처럼 폐쇄망에서 자체 데이터로 모델을 튜닝해야 하는 환경에서는, NVIDIA GPU 수급 지연이나 수출규제 이슈를 우회할 수 있는 현실적인 대안으로 기능합니다.

다만 ROCm으로 옮겨갈 때는 몇 가지 실무적 함정을 미리 파악해야 합니다. 첫째, 지원 GPU와 커널/리눅스 배포판 매트릭스가 엄격하므로(공식적으로 Ubuntu·RHEL 일부 버전만 보장) Docker 기반 ROCm 이미지(`rocm/pytorch`)를 사용하는 것이 가장 안전합니다. 둘째, `torch.cuda` API는 ROCm에서도 그대로 동작하지만, 일부 커스텀 CUDA 커널(예: 특정 버전의 xFormers, Triton 의존 라이브러리)은 호환성 패치가 필요할 수 있어 의존성 고정과 회귀 테스트가 중요합니다. 셋째, 의료 데이터를 다룰 때는 ROCm 환경에서도 PHI(개인건강정보) 비식별화, 모델 카드·데이터시트 작성, 그리고 의료기기 SW 규제(국내 식약처 가이드, 미국 FDA SaMD) 관점의 검증 절차가 동일하게 요구되므로, 단순한 "CUDA 대체"를 넘어 MLOps·거버넌스 파이프라인 전체를 ROCm 기반으로 재현 가능하게 구성하는 것이 핵심 과제입니다.