ClearML의 AMD Instinct GPU 파티셔닝 통합: 아키텍처, 오케스트레이션 및 자원 관리

핵심 요약

GPU 저이용률 문제를 해결하기 위해 ClearML은 AMD Instinct MI300X GPU의 하드웨어 파티셔닝 기능을 자사 플랫폼에 통합했다. MI300X의 칩렛 아키텍처를 활용하여 연산(CPX)과 메모리(NPS) 측면에서 GPU를 분할함으로써, 단일 물리 GPU에서 최대 8개의 독립적인 워크로드를 동시에 실행할 수 있다. ClearML 에이전트는 이러한 파티션을 동적으로 할당하고 오케스트레이션하여 기업이 고가의 GPU 자원을 극대화하고 멀티 테넌시 환경을 효율적으로 구축하도록 지원한다.

배경

AMD Instinct MI300 시리즈 하드웨어 아키텍처 지식, ROCm 스택 및 컨테이너 툴킷 운영 이해, ClearML 에이전트 및 큐 시스템 기본 지식

대상 독자

AI 인프라 엔지니어, MLOps 전문가, GPU 자원 최적화가 필요한 기업 IT 리더

의미 / 영향

고가의 AMD GPU 자원을 세분화하여 사용할 수 있게 됨으로써, 대규모 학습뿐만 아니라 소규모 파인튜닝 및 추론 워크로드의 경제성이 크게 향상될 것이다. 이는 기업이 동일한 하드웨어 예산으로 더 많은 실험과 배포를 수행할 수 있음을 의미한다.

섹션별 상세

AMD Instinct MI300X의 칩렛 기반 아키텍처와 파티셔닝 모드는 하드웨어 수준에서 유연한 자원 할당을 가능하게 한다. MI300X는 XCD(Accelerator Complex Dies)와 HBM 스택이 결합된 구조로, SPX, CPX, DPX, QPX 등 다양한 연산 파티셔닝 모드를 지원한다. 특히 CPX(Compute Partition eXecution) 모드에서는 GPU를 8개의 독립적인 연산 단위로 분할하여 소프트웨어에 별도의 가상 GPU로 노출할 수 있다.

메모리 로컬리티 최적화를 위한 NPS(Nodes Per Socket) 파티셔닝은 데이터 처리 성능을 극대화한다. NPS1, NPS2, NPS4 모드를 통해 HBM 메모리 스택을 NUMA 도메인으로 분할할 수 있다. NPS4 모드에서는 각 연산 파티션이 물리적으로 인접한 메모리에 우선 접근하도록 설정하여 지연 시간을 낮추고 대역폭을 확보한다.

ClearML 에이전트는 dynamic-gpus 모드를 통해 AMD GPU 파티션을 자동화된 방식으로 관리한다. 에이전트는 큐(Queue) 정의와 실시간 자원 가용성에 따라 워크로드에 적절한 수의 GPU 파티션을 할당한다. 실제 테스트에서 8개의 MI300X 노드를 활용해 총 64개의 독립적인 GPU 파티션을 생성하고 워크로드를 격리하여 실행하는 데 성공했다.

ClearML의 인프라 제어 평면은 하드웨어의 복잡한 파티셔닝 설정을 추상화하여 운영 효율성을 높인다. 데이터 과학자는 리소스 할당의 복잡성 없이 클라우드와 유사한 인터페이스를 통해 워크로드를 배포할 수 있다. 쿼타 관리, 멀티 테넌시 격리, 하이브리드 클라우드 오케스트레이션 기능을 통해 기업의 GPU 투자 수익률(ROI)을 개선한다.