대규모 강화 학습은 수천 개의 격리된 롤아웃 샌드박스를 병렬로 실행하며, 각 호스트에 더 많은 샌드박스를 패킹하면 훈련 단계당 비용이 절감됩니다. 이 게시물에서는 Amazon EC2 메탈에서 Firecracker 마이크로VM 밀도를 조정하는 방법을 보여주고, 자체 지연 시간 및 밀도 곡선을 매핑하기 위한 하네스인 labsweep를 소개합니다.