고성능 컴퓨팅(HPC) - GPU 클러스터

 

 

GPU 클러스터 관리의 주요 항목을 인프라부터 운영까지 

 

1. 하드웨어 및 네트워크 계층 (Physical Layer)

GPU 클러스터의 물리적 기반을 다지고 통신 효율을 극대화하는 단계입니다.

• 컴퓨팅 노드 구성: 개별 서버(Node)에 탑재된 GPU(H100, A100 등)와 CPU, 메모리를 최적의 상태로 유지합니다.
• 고속 인터커넥트(Interconnect): 대규모 병렬 연산을 위해 GPU 간 데이터 전송 지연을 최소화합니다. NVLink(GPU 간 직접 통신)와 InfiniBand(노드 간 고속 통신) 구축이 핵심입니다.
• 병렬 스토리지: 학습에 필요한 대규모 데이터셋을 빠르게 읽어오기 위한 고성능 파일 시스템(Lustre, WekaIO 등)을 연결합니다.

2. 자원 오케스트레이션 및 스케줄링 (Orchestration & Scheduling)

한정된 GPU 자원을 여러 사용자나 작업(Job)에 어떻게 배분할지 결정하는 가장 핵심적인 단계입니다.

• 워크로드 매니저 (Slurm): 사용자가 제출한 작업의 요구사항(GPU 개수, 메모리 등)을 분석하여 가용 자원이 있는 노드에 할당합니다.
• 큐(Queue) 및 파티션 관리: 작업의 중요도나 성격에 따라 대기열(Partition)을 나누고 우선순위를 부여합니다.
• 선점(Preemption) 및 공정성(Fairshare): 중요한 작업이 들어오면 낮은 우선순위 작업을 잠시 중단시키거나, 특정 사용자가 자원을 독점하지 않도록 공정하게 배분합니다.
• 컨테이너화: Docker나 Apptainer(Singularity)를 통해 개발 환경을 격리하여 라이브러리 충돌을 방지합니다.

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3. 실시간 관제 및 모니터링 (Monitoring & Observability)

클러스터의 상태를 실시간으로 파악하고 장애를 사전에 방지하는 단계입니다.

• 상태 지표 수집: NVIDIA DCGM(Data Center GPU Manager)을 활용해 GPU 온도, 전력 소비량, VRAM 사용량, 연산 점유율(Utilization) 등을 모니터링합니다.
• 장애 감지 및 복구: 특정 노드의 GPU에 에러가 발생하면 스케줄러가 해당 노드를 'Drain(사용 불가)' 상태로 만들고, 실행 중이던 작업을 다른 정상 노드로 재배치합니다.
• 시각화: Prometheus와 Grafana를 연동하여 관리자가 클러스터 전체 현황을 한눈에 파악할 수 있는 대시보드를 제공합니다.

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4. 학습 최적화 및 운영 (MLOps & Optimization)

실제 AI 모델 학습이 효율적으로 수행되도록 지원하는 소프트웨어적 관리 단계입니다.

• 분산 학습(Distributed Training): 여러 대의 GPU에 데이터를 나누어 학습시키는 기술(DDP, DeepSpeed 등)이 클러스터 네트워크에서 원활히 동작하도록 지원합니다.
• 체크포인트(Checkpoint) 관리: 학습 중 장애가 발생하더라도 마지막 저장 지점부터 즉시 재개할 수 있는 자동화 환경을 구축합니다.
• 비용 및 에너지 관리: 유휴 자원을 자동으로 절전 모드로 전환하거나, 작업 부하에 따라 노드를 동적으로 확장/축소하여 운영 비용을 최적화합니다.

 

GPU 클러스터 통합 관리는 단순히 GPU를 묶어 쓰는 수준을 넘어, 인프라 → 자원 → 워크로드 → 운영/최적화까지 전 주기를 계층적으로 관리하는 것을 의미합니다. HPC·AI 환경에서 일반적으로 사용되는 단계별 역할과 주요 항목을 구조적으로 정리하면 아래와 같습니다.

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1️⃣ 인프라 계층 (Physical / Fabric Layer)

역할: GPU 클러스터의 물리적 기반 제공

주요 항목

• 컴퓨트 노드: GPU 서버(A100/H100 등), CPU, 메모리
• 가속기 자원: GPU, MIG(Multi-Instance GPU)
• 네트워크: InfiniBand, NVLink, RoCE (저지연·고대역폭)
• 스토리지: 병렬 파일시스템(Lustre, GPFS), 오브젝트 스토리지

핵심 포인트

• 노드 간 통신 성능이 AI/HPC 성능을 좌우
• GPU 직접 통신(NVLink, GPUDirect RDMA)이 병렬 학습 효율에 결정적

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2️⃣ 노드 및 자원 관리 계층 (Node & Resource Management)

역할: 클러스터 내 자원을 인식·추적·제어

주요 항목

• 노드 상태 관리: Alive/Down/Drain
• 자원 디스커버리: GPU 개수, GPU 타입, MIG 슬라이스
• 자원 격리: cgroups, NUMA, GPU isolation
• 헬스 체크: GPU 오류, 메모리 ECC, 온도

대표 기술

• NVIDIA DCGM
• Linux cgroups
• Slurm Node/GRES 관리

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3️⃣ 워크로드 스케줄링 계층 (Scheduler / Queue Management)

역할: 작업(Job)을 언제, 어디서, 얼마나 실행할지 결정
→ Slurm의 핵심 영역

주요 항목

• 잡 큐(파티션) 관리
• 자원 할당: GPU/CPU/메모리/노드 단위
• 스케줄링 정책
  • FIFO, Fair-share
  • 우선순위 기반
  • Preemption(선점)
• 병렬 작업 관리
  • MPI, 분산 학습
  • Multi-node GPU jobs

핵심 포인트

• GPU 유휴 시간 최소화
• 대규모 AI 학습과 짧은 실험 작업의 공존

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4️⃣ 실행 환경 계층 (Runtime / Execution Layer)

역할: 실제 AI·HPC 애플리케이션 실행 환경 제공

주요 항목

• 컨테이너 실행
  • Docker, Singularity/Apptainer
• 라이브러리 스택
  • CUDA, cuDNN, NCCL
• 분산 실행 프레임워크
  • MPI, Horovod, PyTorch DDP

핵심 포인트

• 재현성 있는 실행 환경
• 사용자 간 라이브러리 충돌 최소화

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5️⃣ 워크로드 오케스트레이션 계층 (Workflow / AI Ops)

역할: 다단계·반복·대규모 AI 파이프라인 관리

주요 항목

• 워크플로 관리
  • 학습 → 검증 → 재학습
• 파이프라인 자동화
  • MLOps 연계
• 멀티잡 의존성
  • Job arrays, DAG

대표 도구

• Slurm Job Array
• Kubeflow (혼합 환경)
• Airflow + Slurm 연계

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6️⃣ 모니터링·회계·최적화 계층 (Monitoring & Optimization)

역할: 클러스터 운영 가시성 확보 및 효율 극대화

주요 항목

• 사용량 모니터링
  • GPU Utilization
  • 메모리/전력 소비
• 회계(Accounting)
  • 사용자·프로젝트별 자원 사용량
• 성능 최적화
  • GPU 낭비 탐지
  • 잡 크기/배치 개선

대표 기술

• Slurm Accounting
• Prometheus / Grafana
• NVIDIA Nsight, DCGM Exporter

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7️⃣ 정책·보안·거버넌스 계층 (Policy & Governance)

역할: 조직 단위 자원 통제 및 안정성 확보

주요 항목

• 사용자/그룹 기반 할당량
• 프로젝트별 GPU 쿼터
• 접근 제어 및 감사 로그
• 멀티테넌시 지원

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🔹 전체 구조 요약 (계층 흐름)

 

[물리 인프라]

↓

[노드/자원 관리]

↓

[워크로드 스케줄러 (Slurm)]

↓

[실행 환경 (CUDA/Container)]

↓

[워크플로 & AI Ops]

↓

[모니터링·회계·최적화]

↓

[정책·거버넌스]