동일한 GPU 위에서 서로 다른 운영 모델이 공존하는 문제

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TL;DR

현대 AI 인프라 운영에서 동일한 고가 GPU를 두고 Slurm 계열의 HPC 스케줄러와 Kubernetes의 클라우드 네이티브 오케스트레이터가 서로 다른 요구를 제시하므로 양쪽을 단일 도구로 통합하려는 시도는 운영적 비용과 복잡도를 증가시킨다. 글은 갱 스케줄링과 토폴로지 인지 배치 같은 HPC 특화 기능이 대규모 동기화 학습에 필수적이고, 선언적 상태와 자동확장, 스팟 용량이 추론 서비스와 CI/CD에 유리하다고 정리하면서 각 워크로드의 '중력'에 맞춰 배치할 것을 권장한다. 동일 자원을 효율적으로 쓰려면 어느 한 스케줄러가 승리하는 구도가 아니라 메타스케줄러나 의도적 역할 분리를 통해 두 환경의 강점을 결합해야 하며, ClearML은 HPC 뿌리를 가진 플랫폼으로 이러한 메타스케줄러 접근에 부합한다.

섹션별 상세

01

HPC 스케줄러와 Kubernetes는 서로 다른 설계 중심을 가지고 있어 각자 최적화된 워크로드가 분명히 존재한다. Slurm, PBS Pro, LSF 같은 HPC 스케줄러는 공용 클러스터에서 최대 처리량을 뽑아내기 위해 공정 공유 큐, 갱 스케줄링 및 토폴로지 인지 배치를 기반으로 작동하며 대개 베어메탈 환경에서 매우 낮은 오버헤드로 운영된다. 반대로 Kubernetes는 선언적 상태(desired state)를 기반으로 장기 실행 서비스의 자동 확장, 자가 복구, 클라우드 친화적 스팟 용량 활용을 주요 기능으로 제공하기 때문에 추론 서비스와 CI/CD 같은 컨테이너화된 서비스에 적합하다. 이러한 서로 다른 설계 목표 때문에 한쪽 도구에 다른 쪽 역할을 억지로 맡기면 운영 비용과 복잡도가 크게 증가한다.

동일한 GPU 인프라를 두고 HPC 운영 모델과 AI/Kubernetes 운영 모델이 서로 다른 요구를 제시하는 대칭적 다이어그램이다. — Infographic이미지는 Slurm/PBS Pro/LSF 같은 HPC 운영 모델과 Kubernetes 기반 AI 운영 모델이 동일한 고가 GPU들을 대상으로 서로 다른 스케줄링 철학과 요구를 갖는다는 점을 시각적으로 정리하고 있다. 중앙에 '한 명의 인력'을 배치하여 운영 인력이 두 시스템 사이에서 끼어드는 현실을 보여주며, 하단에는 목표로 '어느 스케줄러도 승리하지 않지만 자원 공존의 효율을 추구'해야 한다는 결론을 명확하게 제시한다. 이 다이어그램은 본문 논지인 역할 분리와 메타스케줄러 필요성을 직관적으로 전달한다.

02

워크로드 중력이라는 관점에서 보면 각 작업은 자연스럽게 선호하는 실행 환경이 존재하며, 이를 무시하면 큰 비용이 발생한다. 다중 노드 분산 학습처럼 매 스텝마다 광범위한 GPU 간 통신이 발생하는 작업은 갱 스케줄링과 InfiniBand·NCCL 같은 낮은 레이턴시 통신 인프라를 필요로 하여 전형적으로 HPC 스케줄러 방향으로 중력이 작용한다. 반면에 트래픽 기반 자동확장이 유리한 추론 서빙과 학습 이후의 CI/CD 파이프라인은 Kubernetes 쪽으로 자연스럽게 배치되며, 하이퍼파라미터 탐색처럼 단일 GPU 반복 실험이 많은 작업은 양쪽 환경 중 더 단순한 플랫폼으로 옮길 수 있다. 작업의 특성에 따라 적절한 플랫폼을 고르면 네트워크 설계·스케줄러 규칙·운영 인력의 부담을 줄일 수 있다.

HPC 스케줄러와 Kubernetes의 특성, 장점, 적합한 워크로드를 비교한 작업 흐름 공존 가이드형 인포그래픽이다. — Infographic이 인포그래픽은 왼쪽에 HPC 스케줄러의 강점으로 토폴로지 인식 배치, 갱 스케줄링, 베어메탈 효율을, 오른쪽에는 Kubernetes의 장점으로 장기 실행 서비스의 복원력, 선언적 상태, 클라우드 친화성 등을 나열하여 양쪽의 설계 철학 차이를 구조적으로 보여준다. 중앙에는 '둘 다 틀리지 않다'는 메시지와 함께 워크로드 유형에 따른 권장 플랫폼(타이트하게 결합된 배치는 HPC, 컨테이너화된 서비스/AI는 Kubernetes)을 제시하여, 실제 운영에서 도구를 부적절한 역할로 강제하지 말아야 함을 시사한다. 이 이미지는 본문에서 제시한 워크로드 중력 개념과 실무 권고를 한눈에 파악하게 한다.

03

동일한 고가의 GPU 인프라를 여러 운영 모델이 공유하는 상황에서는 두 스케줄러를 공존시키되 역할을 분명히 하는 전략이 효과적이다. 글은 어느 한 스케줄러가 승리하는 대신 메타스케줄러나 의도적인 워크로드 분리를 통해 효율적인 자원 공존을 달성해야 한다고 지적하며, ClearML이 HPC 뿌리를 가진 AI 인프라 플랫폼으로서 메타스케줄러 접근 방식에 적합하다고 제시하고 있다. 원문은 다섯 가지 실무적 행동 지침을 제시한다고 언급하여 운영팀이 구체적 조치를 통해 공존 전략을 구현할 수 있음을 시사한다. 이 접근은 동일 GPU 자원에서 최대 효율을 취하면서도 각 워크로드의 요구를 만족시키려는 실무적 필요에서 비롯된다.

용어 해설

갱 스케줄링(Gang Scheduling): — 여러 노드를 동시에 확보해야 하는 일괄 작업을 위해 관련된 모든 프로세스가 일괄로 시작되도록 예약하는 방식으로, MPI 기반의 대규모 분산 학습에서 동기화 지연을 줄이고 네트워크 토폴로지 제약을 만족시키기 위해 사용된다.
토폴로지 인지 배치(Topology-aware Placement): — 서로 물리적 연결 구조를 고려해 작업을 노드에 배치하는 방식으로, InfiniBand 스위치 공유 여부나 레이턴시 관점에서 프로세스 위치를 최적화하여 통신 병목을 줄이고 대규모 MPI 작업 효율을 높인다.
InfiniBand: — GPU 간 고대역폭·저지연 통신을 제공하는 데이터센터 네트워킹 하드웨어로, NCCL을 통한 다중 GPU 동기화와 대규모 분산 학습에서 높은 처리량과 낮은 레이턴시를 확보하는 핵심 인프라이다.
NCCL: — GPU 간 집단 통신을 최적화한 라이브러리로, all-reduce 같은 통신 패턴을 효율적으로 구현하여 다중 GPU 분산 학습 단계마다 발생하는 대량 데이터 교환을 최소화하고 학습 속도를 개선한다.
GitOps: — 애플리케이션 및 인프라 상태를 Git 저장소의 선언적 설정으로 관리하고 자동으로 동기화하는 운영 방식으로, Kubernetes 환경에서 CI/CD 파이프라인과 상태 일관성을 유지하면서 배포를 자동화하는 데 사용된다.

기술

Slurm
PBS Pro
LSF
Kubernetes
InfiniBand
NCCL
GitOps
ClearML

활용 사례

대규모 분산 학습(다중 노드, NCCL over InfiniBand)
추론 서빙 및 CI/CD 파이프라인
하이퍼파라미터 탐색과 단일 GPU 실험