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TL;DR
NAVER의 SNOW 팀은 수천 개의 AI 콘텐츠를 한정된 GPU 자원에서 효율적으로 서빙하기 위해 Automatic Sharding 시스템을 도입했다. 기존의 수동 Sharding 방식은 모델 공유 관계를 일일이 파악하기 어렵고, 빈번한 모델 로딩과 언로딩으로 인한 응답 속도 저하 및 OOM(Out of Memory) 발생이라는 운영상의 한계가 있었다. 이 시스템은 모델 서빙 문제를 NP-Hard Bin Packing 문제로 재정의하고, Bottom-up 및 Greedy-Binary Search 알고리즘을 통해 최적의 Shard 개수를 산출한다. 이를 Helm, RabbitMQ, KEDA, HPA와 연동하여 인프라에 자동으로 반영하고, Canary 배포와 Immutable 모드를 통해 배포 안정성을 확보했다. 도입 결과, 캐시 적중률(Cache Hit Rate)은 0.5에서 0.9로 상승했고 OOM 현상은 완전히 제거되었다. 또한 전체 서비스 응답 시간은 12.4% 개선되었으며, 배포 과정의 인적 개입을 주당 4~8시간에서 30초로 단축하는 운영 효율화를 달성했다.
챕터별 상세
00:00
SNOW AI 콘텐츠 서빙 구조와 Sharding 개념
SNOW는 수천 개의 AI 콘텐츠를 공유된 GPU 자원에서 서빙한다. Sharding은 특정 콘텐츠들을 담당하는 워커 팀을 구성하여 GPU 자원을 효율적으로 할당하는 과정이다. 공유 모델이 있는 콘텐츠들을 같은 워커에 배치하여 GPU 효율을 높이고 사용자 응답 속도를 개선한다.
03:38
Manual Sharding의 한계
수동 Sharding은 수천 단위의 콘텐츠 간 모델 공유 관계를 파악하기 어렵다는 인지 부하 문제가 있다. 또한 잦은 모델 로딩과 언로딩으로 인한 응답 속도 저하, 동시 호출 시 발생하는 OOM(Out of Memory) 에러가 빈번하다. 운영 비용이 높고 실수가 발생하기 쉬운 구조이다.
04:43
Automatic Sharding 문제 정의
GPU VRAM 한도 내에서 필요한 Shard 개수를 최소화하는 것을 목표로 한다. 이를 NP-Hard Overlapping Bin Packing 문제로 재정의하였다. 모델 공유가 발생하는 실제 환경을 고려하여 고전적인 Bin Packing 문제보다 복잡한 최적화가 필요하다.
05:32
Automatic Sharding 알고리즘 설계
Bottom-up 알고리즘과 Greedy-Binary Search 알고리즘을 설계하였다. Bottom-up은 매 라운드 가장 많이 모델을 공유하는 두 Shard를 병합한다. Greedy-Binary Search는 목표 Shard 개수를 설정하고 공유도 순으로 콘텐츠를 배치하며 최적의 개수를 탐색한다.
06:52
인프라 반영 및 배포 전략
Helm 차트를 통해 Shard 그룹의 정체성을 정의하고, 각 Shard마다 전용 큐를 생성한다. KEDA와 HPA를 활용하여 트래픽에 따라 자동으로 스케일링한다. Canary 배포와 Immutable 모드를 도입하여 갑작스러운 전환으로 인한 타임아웃과 OOM 문제를 방지하고 안정적인 배포를 수행한다.
09:18
도입 결과
캐시 적중률(Cache Hit Rate)이 0.5에서 0.9로 상승하였고 OOM 현상을 완전히 제거하였다. 전체 서비스 응답 시간은 12.4% 개선되었다. 배포 과정의 인적 개입을 주당 4~8시간에서 30초로 단축하여 운영 효율성을 크게 높였다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 23.수집 2026. 06. 23.출처 타입 YOUTUBE
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