인공지능과 딥러닝 모델이 점점 더 거대해지면서, GPU 자원을 어떻게 효율적으로 관리하느냐가 AI 인프라의 경쟁력으로 떠올랐습니다.
GPU 클러스터 관리 및 스케줄링을 잘 설계하지 못하면 자원이 놀거나 병목이 걸리거나, 또는 불필요하게 비용이 늘어나는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 글에서는 GPU 클러스터의 기본 구조와 관리 과제부터 시작해, 스케줄링 최적화 전략, 실제 적용 팁까지 체계적으로 정리해 드리겠습니다.
왜 GPU 클러스터 관리가 중요한가
대규모 AI 워크로드는 단일 GPU만으로 감당하기 어렵고, 여러 노드(서버)로 분산된 GPU를 연결해 하나의 클러스터로 운영하는 방식이 일반적입니다. 하지만 단순히 GPU만 여러 대 마련한다고 해서 문제가 해결되는 것은 아닙니다.
- GPU 자원 간 불균형 배치
- 유휴 상태 자원이 많아져 자원 낭비
- 서로 다른 프로젝트 간 자원 경쟁
- 장애 대응 및 확장성 문제
이런 문제를 해결하기 위해 클러스터 관리 전략과 스케줄링 최적화 기법이 필수로 따라야 합니다.
관리 전략이 부실한 시스템은 “GPU는 많은데 효율이 낮은 클러스터”로 전락할 수 있습니다.
GPU 클러스터 구성 요소와 관리 과제
GPU 클러스터를 효과적으로 설계하고 운영하려면, 각 구성 요소와 관련 과제를 먼저 이해해야 합니다.
클러스터 구성 요소
| 구성 요소 | 역할 및 주요 고려사항 |
| GPU 노드 | 여러 GPU가 탑재된 물리 서버. 메모리, 대역폭, 연결속도 등이 중요 |
| 네트워크 / 인터커넥트 | GPU 사이의 통신 지연 최소화 (예: NVLink, InfiniBand 등) |
| 스토리지 및 I/O | 대규모 데이터 입출력 처리 및 병목 방지 |
| 스케줄러/오케스트레이터 | 작업(Job)을 어떤 GPU 노드에 할당할지 결정 |
| 모니터링/로깅 시스템 | 실시간 자원 상태 파악 및 장애 대응 |
관리 과제 및 도전점
- GPU 파편화(Fragmentation)
클러스터 내 여러 작업이 GPU 자원을 분할해서 사용하면서 발생하는 남는 자원 문제
→ 큰 작업이 들어올 자리가 남아 있음에도 스케줄러가 배치하지 못하는 상황이 발생할 수 있습니다. - 우선순위 및 SLA 보장
중요한 작업, 긴급한 작업, 실험 작업 등이 섞여 있을 때 우선순위 제어가 필요합니다. - 가상화 및 멀티 테넌시
하나의 GPU를 여러 세션에 나눠 쓰는 경우 (예: NVIDIA의 MIG)나 소규모 작업을 위한 GPU 분할 등이 필요합니다. - 스케일링과 확장성
작업량이 늘면 노드를 추가하거나 클러스터를 확장해야 하는데, 확장 전략을 미리 설계해야 합니다. - 장애 대응 및 복구
GPU나 노드 장애 시 작업을 다른 노드로 옮기는 자동 복구 기법이 필수입니다. - 모니터링 & 자동화
GPU 사용률, 온도, 메모리 상태 등을 감시하고 이상 징후를 감지해 자동 대응 체계를 갖춰야 합니다.
스케줄링 최적화 전략
클러스터의 핵심은 결국 “어떻게 작업을 GPU 자원에 배치할 것인가”입니다. 스케줄링 전략은 클러스터의 효율성과 응답성, 비용 통제에 직접적인 영향을 미칩니다.
1. Bin Packing 방식 스케줄링
Bin Packing은 제한된 자원을 상자에 차곡차곡 담는 방식처럼 빈틈 없이 자원을 채우는 방식을 말합니다.
GPU 클러스터에서는 남는 자원을 최소화하는 배치 전략으로 쓰입니다.
예를 들어, 남는 GPU 슬롯이 작게 남아 있는데 큰 작업을 배치할 수 없더라도, 전체적으로 보면 자원이 남아 있는 경우가 생기는데, Bin Packing 스케줄러는 노드 당 채우는 방식으로 이런 낭비를 줄여줍니다. Kubernetes 환경이라면 기본 스케줄러 대신 커스텀 스케줄러를 사용해 Bin Packing 기반 배치 방식이나 가중치를 조정한 방식을 도입할 수 있습니다.
2. 노드 그룹 분리 전략 (Node Pool / Node Grouping)
작업 크기에 따라 GPU 자원 요구량(예: 1 GPU, 4 GPU 등)이 다른 경우, 작업 규모별로 전용 노드 그룹을 나눠서 운영하는 전략이 도움이 됩니다.
예를 들어:
- 소규모 실험용 GPU 노드 그룹
- 대규모 학습용 GPU 노드 그룹
작업마다 적절한 그룹을 선택하게 하면 파편화 문제를 완화할 수 있습니다.
3. 우선순위 큐 기반 스케줄링 (Priority Queue)
작업의 중요도, 데드라인, 사용자 등급 등을 기준으로 우선순위를 부여한 뒤, 우선순위 큐 방식으로 스케줄링하는 전략입니다.
긴급한 작업이 밀리지 않도록 보장하면서, 낮은 중요도의 작업은 유휴 자원을 활용해 배치합니다.
4. 전환(preemption) 및 작업 이동
이미 배치된 작업이라도 더 중요한 작업이 들어올 경우, 일부 작업을 취소하거나 일시 중단시키고 자원을 재분배할 수 있어야 합니다.
Salus라는 연구에서는 GPU 자원을 세밀하게 공유하고, 작업 간 스위칭을 빠르게 수행하여 평균 완료 시간을 크게 줄인 사례가 보고된 바 있습니다.
5. 동적 스케줄링 + 확장 정책
워로드 변화가 큰 환경에서는 정적 스케줄링만으로는 대응이 어렵습니다.
- 오토스케일러: 작업량, GPU 사용률 등을 보고 노드를 자동으로 늘리거나 줄이는 정책
- 정책 기반 배치: 시간대별 또는 조건별 배치 방식 변경
- 예측 기반 스케줄링: 과거 데이터 기반으로 미래 수요 예측하여 자원 예약
실제 적용 팁 및 고려 사항
GPU 가상화 (MIG 등) 적극 활용
NVIDIA의 Multi-Instance GPU (MIG) 기술을 활용하면 하나의 GPU를 여러 개의 가상 GPU로 나눠 쓸 수 있습니다.
작업이 소규모이거나 테스트 단계에서는 전체 GPU 하나를 쓰기엔 낭비가 크기 때문에, 이런 분할을 통해 자원 활용도를 높일 수 있습니다.
모니터링 및 경고 체계 구축
- nvidia-smi, DCGM (Data Center GPU Manager)과 같은 GPU 상태 확인 도구 활용
- Prometheus + Grafana 등의 모니터링 스택 구축
- GPU 온도, 전력, 메모리 사용량, 사용률 변화 등을 실시간 감지
- 임계치 초과 시 알림 및 자동 대응 (예: 자원 회수, 재배치)
장애 대응 및 복구 전략
- 노드별 헬스 체크 및 장애 감지
- 작업 체크포인트 저장 및 재시작 전략
- 자동 재배치 정책 (Failover)
- 비정상 상태 감지 시 작업을 다른 노드로 이전
통합 플랫폼 적용 (MLOps + 오케스트레이션)
GPU 클러스터 관리와 워크플로우 관리를 통합하는 플랫폼을 도입하면 운영 복잡도를 줄일 수 있습니다.
예: Kubernetes 기반 MLOps 플랫폼을 구축해 학습부터 배포까지 연계, GPU 스케줄링과 워크플로우 처리를 같이 관리하는 방식이 유력합니다.
하이브리드 / 멀티클라우드 전략
온프레미스 GPU 자원과 클라우드 GPU 자원을 조합해 사용하는 전략도 대안이 될 수 있습니다.
예: 일상적인 실험은 온프레에서, 피크 시점 혹은 대규모 연산은 클라우드에서 처리하는 구조
이때 워크로드 이동, 데이터 동기화, 비용 관리 등이 중요한 고려 대상입니다.
아키텍처-어웨어 최적화
소프트웨어와 알고리즘이 하드웨어 구조(메모리 계층, 버스 구조, 캐시 등)를 이해하고 최적화하는 접근이 중요해지고 있습니다.
예: PIM(Processing-In-Memory) 기술과 GPU 최적화를 병행하는 연구가 최근 클라우드 혁신 관점에서 주목받고 있습니다.
정리하며
GPU 클러스터 관리 및 스케줄링 최적화는 단순한 기술 과제가 아닙니다. 효율적인 자원 배치, 유연한 스케줄링 전략, 장애 대응 능력, 통합 관리 구조, 하이브리드 인프라 전략 등이 유기적으로 결합되어야만 높은 효율과 안정성을 확보할 수 있습니다. 이 글에서 소개한 전략들은 실제 많은 AI/ML 인프라 환경에서 활용 가능한 현실적 접근법이며, 이를 바탕으로 귀하의 클러스터 운영 환경에 맞게 조정하여 적용하시면 좋은 성과를 얻을 수 있습니다.