딥시크, 하루 300만개 샌드박스 처리 인프라 공개
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핵심 포인트
- 딥시크가 AI 에이전트 훈련·평가용 샌드박스 인프라 DSec를 공개했다.
- 생산 단위 하나는 약 160개 노드로 구성되며 하루 약 300만개 샌드박스를 지원한다.
- 딥시크가 AI 에이전트의 대규모 훈련과 평가에 사용하는 샌드박스 인프라 DSec를 공개했다.
본문
딥시크가 AI 에이전트 훈련·평가용 샌드박스 인프라 DSec를 공개했다. 생산 단위 하나는 약 160개 노드로 구성되며 하루 약 300만개 샌드박스를 지원한다. 딥시크가 AI 에이전트의 대규모 훈련과 평가에 사용하는 샌드박스 인프라 DSec를 공개했다. 딥시크는 19일 arXiv에 ‘DeepSeek Elastic Compute(DSec): A Sandbox Infrastructure for Effective Agentic Training at Scale’ 논문을 공개했다. 창업자 량원펑(Liang Wenfeng)을 포함해 130명 이상의 연구자가 저자로 이름을 올렸다. AI 에이전트는 답변을 생성하는 데 그치지 않고 실행 결과를 확인하며 작업을 반복하기 때문에 상태를 유지하는 환경이 필요하다. 샌드박스 이미지 데이터는 딥시크의 클러스터용 분산 파일 시스템인 3FS에서 필요한 시점에 불러온다.
논문은 에이전트가 목표와 다른 방식으로 보상을 얻는 보상 해킹 문제도 다룬다고 밝혔다.
DSec의 생산 단위 하나는 약 160개 노드로 구성되며 하루 약 300만개 샌드박스를 지원한다. 동시에 실행할 수 있는 샌드박스는 38만개를 넘고, 샌드박스 생성 속도는 초당 5000개를 웃돈다. 하루 처리량과 동시 실행 규모, 생성 속도는 서로 다른 지표인 만큼 단순히 합산하거나 동일한 성능 수치로 비교할 수는 없다. 논문은 단일 샌드박스 실행기만으로는 대규모 에이전트 훈련과 평가의 다양한 요구를 처리하기 어렵다고 설명했다.