ClearML을 활용하여 Kubernetes 내부에서 Slurm 워크로드 실행하기

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핵심 요약

전통적인 Slurm 클러스터는 정적 구조로 인해 현대적인 AI 워크로드의 가변적인 수요와 컨테이너 환경에 대응하는 데 한계가 있다. ClearML은 Slurm 로그인 및 워커 노드를 Kubernetes 포드 내에서 실행하는 'Slurm over Kubernetes' 솔루션을 통해 이 문제를 해결한다. 이를 통해 사용자는 익숙한 Slurm 인터페이스와 sbatch 스크립트를 그대로 사용하면서도, Kubernetes의 자동 확장과 빈 패킹 기능을 활용해 인프라 효율성을 높일 수 있다. 결과적으로 HPC와 AI 연구 환경이 단일 제어 평면에서 통합되어 자원 낭비를 줄이고 운영 편의성을 극대화한다.

배경

Slurm 작업 스케줄링 및 sbatch 스크립트 작성 지식, Kubernetes 클러스터 운영 및 포드(Pod) 개념 이해, ClearML 플랫폼의 기본 오케스트레이션 기능에 대한 이해

대상 독자

HPC 환경에서 AI 워크로드를 운영하거나 Kubernetes로 인프라를 통합하려는 MLOps 엔지니어 및 인프라 관리자

의미 / 영향

이 기술은 전통적인 HPC 스케줄러인 Slurm과 현대적인 오케스트레이터인 Kubernetes 사이의 장벽을 허뭅니다. 기업은 기존의 연구용 스크립트를 수정하지 않고도 클라우드 네이티브의 유연성을 확보할 수 있으며, 이는 AI 연구와 프로덕션 운영 사이의 기술적 간극을 좁히는 중요한 계기가 됩니다.

섹션별 상세

전통적인 Slurm 클러스터는 노드 세트가 고정되어 있어 AI 워크로드의 급격한 수요 변화에 대응하는 자동 확장 기능이 부족하며, 컨테이너 실행을 위해 복잡한 추가 도구가 필요하다.

Kubernetes를 별도로 도입할 경우 두 개의 서로 다른 스케줄러와 보안 모델을 관리해야 하는 운영 부담이 발생하며, 클러스터 간 자원 공유가 어려워 유휴 자원이 낭비되는 파편화 문제가 생긴다.

ClearML의 'Slurm over Kubernetes'는 Slurm 로그인 노드와 워커 노드를 Kubernetes 포드로 생성하여, 필요할 때만 클러스터를 가동하고 작업이 끝나면 즉시 해제하는 탄력적 서비스 구조를 제공한다.

이 방식은 기존의 sbatch, srun 스크립트와 MPI 지원 등 Slurm의 직관적인 사용성을 유지하면서도, Kubernetes의 빈 패킹(Bin-packing)과 컨테이너 지원을 통해 인프라 활용도를 높인다.

ClearML 플랫폼은 Slurm과 Kubernetes를 아우르는 단일 인터페이스를 제공하여, 우선순위나 비용에 따른 교차 클러스터 스케줄링, 하이브리드 클라우드 확장, 팀별 쿼터 관리 및 상세 작업 추적 기능을 지원한다.

사용자는 단일 클릭으로 Slurm 클러스터를 생성하거나 해제할 수 있으며, ClearML의 스케줄링 정책에 따라 워커 노드의 개수를 작업 부하에 맞춰 자동으로 조절할 수 있다.

실무 Takeaway

기존 Slurm 기반 HPC 환경을 운영 중인 조직은 ClearML을 통해 인프라 전면 개편 없이도 Kubernetes의 유연한 자원 관리 기능을 즉시 도입할 수 있다.
AI 모델 학습 시 발생하는 대규모 연산 수요에 맞춰 Slurm 워커 노드를 자동으로 확장하고, 작업 종료 후 자원을 즉시 회수하여 클라우드 및 온프레미스 비용을 최적화할 수 있다.
ClearML의 통합 제어 평면을 활용하면 Slurm과 Kubernetes에 분산된 하드웨어 지표와 로그를 한곳에서 모니터링하고 관리할 수 있어 운영 효율이 향상된다.