AI 워크로드 적정 규모 산정: GPU 리소스와 모델 요구사항 매칭

2025년 12월 11일 업데이트

2025년 12월 업데이트: 소규모 AI 팀의 67%가 첫 하드웨어와 워크로드 요구사항을 잘못 맞추며, 40%는 과잉 또는 과소 프로비저닝을 합니다. Meta의 Zoomer 도구는 매일 수만 건의 프로파일링 리포트를 생성하며 업계 표준이 되었습니다. 2025년까지 엔터프라이즈 AI 워크로드의 76%가 자동화된 리소스 최적화를 필요로 할 것입니다. VRAM이 여전히 주요 제약 조건이지만, PCIe 대역폭, NUMA 레이아웃, 스토리지 처리량이 실제 성능을 결정하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다.

Meta의 Zoomer 도구는 회사 전체에서 GPU 워크로드 최적화의 사실상 표준이 되어 매일 수만 건의 프로파일링 리포트를 생성합니다.[^1] 모든 훈련 및 추론 워크로드에서 작동하는 Zoomer는 지능형 디버깅과 최적화를 통해 훈련 시간 단축과 상당한 QPS 개선을 제공합니다. 이 도구는 워크로드 적정 규모 산정이 수동 튜닝에서 하이퍼스케일로 운영되는 자동화된 연속 최적화로 성숙해가는 것을 보여줍니다.

연구에 따르면 소규모 AI 팀의 거의 67%가 첫 하드웨어와 실제 워크로드 요구사항을 잘못 맞추며, 40%는 과잉 또는 과소 프로비저닝을 합니다.[^2] 이러한 문제는 팀이 VRAM에만 집중하고 PCIe 대역폭, NUMA 레이아웃, 스토리지 처리량과 같은 연결된 제한을 무시할 때 발생합니다. 시장 분석에 따르면 2025년까지 엔터프라이즈 AI 워크로드의 약 76%가 비용 효율성을 유지하기 위해 어떤 형태의 자동화된 리소스 최적화를 필요로 할 것입니다.[^3] 적정 규모 산정 방법론은 GPU 리소스 할당을 추측에서 엔지니어링 원칙으로 전환합니다.

워크로드 요구사항 이해

효과적인 적정 규모 산정은 여러 리소스 차원에 걸쳐 워크로드 특성을 이해해야 합니다.

메모리 요구사항

VRAM 용량은 오프로딩이나 파티셔닝 없이 GPU에 맞는 가장 큰 모델을 결정합니다. Transformer 모델은 파라미터 수, 컨텍스트 길이, 배치 크기에 따라 선형적으로 증가합니다. FP16 정밀도의 7B 파라미터 모델은 가중치만으로 약 14GB가 필요하며, 활성화, 옵티마이저 상태, KV 캐시를 위한 추가 메모리가 필요합니다.

메모리 대역폭은 메모리 바운드 워크로드의 처리량에 영향을 미칩니다. 추론 워크로드는 종종 컴퓨팅 용량보다 메모리 대역폭에서 병목이 발생합니다. A100은 2 TB/s HBM 대역폭을 제공하는 반면 L40S는 864 GB/s를 제공하여, 메모리 바운드 모델의 추론 처리량에 비례적으로 영향을 미칩니다.

메모리 용량 요구사항은 훈련과 추론 간에 크게 다릅니다. 훈련은 모델 가중치, 그래디언트, 옵티마이저 상태, 활성화를 위한 메모리가 필요합니다. 추론은 가중치와 추론 시 활성화만 필요합니다. 8-GPU 훈련이 필요한 모델도 적절한 최적화를 통해 단일 GPU에서 추론을 수행할 수 있습니다.

컴퓨팅 요구사항

FLOPS 용량은 컴퓨팅 바운드 워크로드의 최대 처리량을 결정합니다. 대형 모델 훈련은 컴퓨팅 바운드 작업 경향이 있어 더 높은 FLOPS GPU의 이점을 받습니다. 밀집 행렬 연산은 적절히 구성되면 GPU 컴퓨팅 리소스를 포화시킵니다.

희소 및 어텐션 연산은 다른 컴퓨팅 패턴을 보입니다. Flash attention과 유사한 최적화는 컴퓨팅-메모리 트레이드오프를 변경하여 일부 워크로드를 메모리 바운드에서 컴퓨팅 바운드로 전환합니다. 워크로드 프로파일링은 이러한 알고리즘 최적화를 고려해야 합니다.

정밀도 선택은 메모리와 컴퓨팅 요구사항 모두에 영향을 미칩니다. FP16 및 BF16 훈련은 FP32의 절반 메모리를 사용하면서 텐서 코어에서 처리량을 높입니다. INT8 및 INT4 양자화는 추론 요구사항을 더욱 줄입니다. 워크로드에 선택된 정밀도는 근본적으로 하드웨어 요구사항을 형성합니다.

인터커넥트 요구사항

멀티 GPU 워크로드는 병렬화 전략에 맞는 인터커넥트 대역폭이 필요합니다. GPU 간 텐서 병렬화는 가장 높은 대역폭을 요구하며, NVLink의 900 GB/s 총 대역폭이 유리합니다. 파이프라인 병렬화는 더 높은 지연 시간과 함께 더 낮은 대역폭을 허용합니다. 데이터 병렬화 그래디언트 동기화는 모델 크기에 따라 적당한 대역폭 스케일링이 필요합니다.

단일 GPU 워크로드도 데이터 로딩을 위해 PCIe 대역폭이 필요할 수 있습니다. 고처리량 추론 서빙은 모델 입력을 지속적으로 읽고 출력을 씁니다. PCIe Gen5는 고배치 추론이 포화시킬 수 있는 64 GB/s를 제공합니다.

프로파일링 및 측정

적정 규모 산정은 워크로드 동작에 대한 가정이 아닌 측정이 필요합니다.

프로파일링 도구

NVIDIA Nsight Systems는 시간에 따른 CPU, GPU, 인터커넥트 활동을 보여주는 시스템 전체 프로파일링을 제공합니다.[^4] 타임라인 뷰는 유휴 기간, 커널 실행, 데이터 전송을 보여줍니다. 프로파일링은 워크로드가 컴퓨팅 바운드인지, 메모리 바운드인지, 또는 다른 병목에 시달리는지 식별합니다.

Nsight Compute는 달성된 점유율, 메모리 처리량, 컴퓨팅 활용도를 보여주는 상세한 커널 수준 분석을 제공합니다.[^5] 분석은 개별 커널 내의 최적화 기회를 식별합니다. 이 도구는 하드웨어 요구사항을 변경하는 코드 최적화를 안내합니다.

PyTorch Profiler와 TensorFlow Profiler는 ML 프레임워크에 프로파일링을 통합합니다.[^6] 이 통합은 별도의 도구를 배우지 않고도 ML 워크로드 프로파일링을 단순화합니다. 프레임워크별 인사이트는 GPU 수준 프로파일링을 보완합니다.

주요 메트릭

GPU 활용률 백분율은 GPU가 커널을 실행하는 시간의 비율을 보여줍니다. 낮은 활용률은 CPU 병목, 데이터 로딩 문제, 또는 작업 간 유휴 기간을 나타냅니다. 높은 활용률은 워크로드가 할당된 GPU를 효과적으로 사용함을 나타냅니다.

메모리 활용률은 피크 및 평균 메모리 소비를 추적합니다. 피크 메모리는 최소 GPU 메모리 요구사항을 결정합니다. 평균 메모리는 피크를 줄일 수 있다면 공유 또는 더 작은 GPU 할당 가능성을 나타냅니다.

SM(Streaming Multiprocessor) 점유율은 컴퓨팅 리소스가 얼마나 완전히 활용되는지 측정합니다. 높은 활용률에서 낮은 점유율은 커널 실행 오버헤드를 나타냅니다. 최적화는 하드웨어를 변경하지 않고도 처리량을 개선할 수 있습니다.

벤치마크 표준화

MLPerf 벤치마크는 하드웨어 구성 간 표준화된 워크로드 비교를 제공합니다.[^7] 벤치마크는 대표적인 모델로 훈련 및 추론 시나리오를 다룹니다. MLPerf 결과는 벤더 마케팅 주장에 의존하지 않고 객관적인 하드웨어 비교를 가능하게 합니다.

NVIDIA 플랫폼은 모든 MLPerf Training v5.1 벤치마크에서 가장 빠른 훈련 시간을 기록했으며, 칩, 시스템, 소프트웨어 전반의 혁신이 지속적인 훈련 성능 리더십을 가능하게 했습니다.[^8] MLPerf v5.1은 오래된 BERT-Large와 Stable Diffusion을 Llama 3.1 8B와 FLUX.1로 대체하여 진화하는 AI 워크로드 환경을 반영합니다.[^9]

적정 규모 산정 방법론

체계적인 적정 규모 산정은 요구사항부터 검증까지 구조화된 프로세스를 따릅니다.

요구사항 수집

파라미터 수, 레이어 유형, 정밀도 요구사항을 포함한 모델 아키텍처를 문서화합니다. 아키텍처는 근본적으로 메모리와 컴퓨팅 요구를 제약합니다. 대규모 언어 모델, 비전 트랜스포머, 디퓨전 모델은 서로 다른 리소스 프로필을 가집니다.

처리량 목표, 지연 시간 SLA, 배치 크기 기대치를 포함한 성능 요구사항을 정의합니다. 요구사항은 구성이 단순히 실행되는지가 아니라 적절한지를 결정합니다. 실행되지만 지연 시간 목표를 놓치는 구성은 여전히 과소 규모입니다.

스케일링 요구사항과 성장 기대치를 식별합니다. 인프라는 완전한 교체 없이 계획된 워크로드 성장을 수용해야 합니다. 오늘의 워크로드에 맞추면서 내일을 계획하는 적정 규모 산정은 조기 노후화를 방지합니다.

후보 선정

기본 요구사항에 맞는 GPU 옵션을 식별합니다. 메모리 용량은 워크로드를 맞출 수 없는 옵션을 필터링합니다. 컴퓨팅 능력은 처리량 요구사항을 충족할 수 없는 옵션을 필터링합니다. 교집합이 실행 가능한 후보를 정의합니다.

GPU 세대와 아키텍처를 고려합니다. Blackwell과 같은 새로운 아키텍처는 와트당 더 나은 성능을 제공하지만 취득 비용이 더 높습니다. Ampere와 같은 이전 아키텍처는 많은 워크로드에 충분한 성능으로 더 낮은 비용을 제공합니다. 경제성은 워크로드 특성과 배포 기간에 따라 달라집니다.

클라우드 대 온프레미스 트레이드오프를 평가합니다. 클라우드는 커밋 전에 여러 GPU 유형을 실험할 수 있는 유연성을 제공합니다. 온프레미스는 예측 가능한 지속 워크로드에 대해 더 낮은 장기 비용을 제공합니다. 하이브리드 접근 방식은 실험에 클라우드를, 프로덕션에 온프레미스를 사용합니다.

검증 테스트

실제 성능을 측정하며 후보 구성에서 실제 워크로드를 실행합니다. 합성 벤치마크는 실제 워크로드 동작을 나타내지 않을 수 있습니다. 프로덕션 대표 테스트는 후보가 요구사항을 충족하는지 검증합니다.

예상 부하 수준과 그 이상에서 테스트합니다. 가벼운 부하에서 잘 수행되는 구성이 완전 활용 시 어려움을 겪을 수 있습니다. 스트레스 테스트는 프로덕션 배포 전에 용량 한계를 드러냅니다.

후보 간 비용 효율성을 측정합니다. 3배 처리량을 제공하는 더 비싼 GPU가 더 낮은 처리량의 더 저렴한 GPU보다 추론당 비용이 더 낮을 수 있습니다. 총 소유 비용 분석이 최종 선택을 안내합니다.

오토스케일링 및 동적 할당

정적 적정 규모 산정은 낮은 수요 기간 동안 리소스를 유휴 상태로 둡니다. 동적 할당은 실제 수요에 맞게 리소스를 조정합니다.

Horizontal Pod Autoscaling

Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler(HPA)는 메트릭을 기반으로 레플리카 수를 조정합니다.[^10] GPU 활용률 메트릭이 스케일링 결정을 트리거합니다. 더 많은 레플리카는 증가된 부하를 처리하고 더 적은 레플리카는 조용한 기간 동안 비용을 줄입니다.

GPU 인식 오토스케일링은 적절한 메트릭 소스가 필요합니다. NVIDIA DCGM은 HPA가 Prometheus 어댑터를 통해 사용할 수 있는 GPU 메트릭을 제공합니다. GPU에서 HPA까지의 메트릭 파이프라인이 스케일링 응답성을 결정합니다.

KEDA와 이벤트 기반 스케일링

KEDA(Kubernetes Event-Driven Autoscaling)는 외부 메트릭과 큐 길이를 기반으로 스케일링을 가능하게 합니다.[^11] 추론 워크로드는 GPU 활용률보다 요청 큐 깊이를 기반으로 스케일링할 수 있습니다. 이벤트 기반 접근 방식은 버스트 워크로드에 더 반응적인 스케일링을 제공합니다.

KEDA는 유휴 워크로드에서 할당량을 회수하여 할당량의 자동 해제를 용이하게 합니다. 워크로드가 완료되었지만 삭제되지 않으면 KEDA는 유휴 메트릭을 모니터링하고 0개 레플리카로 스케일다운을 트리거하여 운영 비용을 크게 줄입니다.[^11]

GPU 인식 스케줄러

지능형 스케줄러는 워크로드를 배치할 때 GPU 토폴로지를 고려합니다. 멀티 GPU 작업은 NVLink 연결이 있는 GPU의 이점을 받습니다. 스케줄러는 리소스 가용성과 함께 인터커넥트 토폴로지를 고려합니다.

Fujitsu의 AI Computing Broker는 런타임 인식 오케스트레이션을 사용하여 워크로드를 실시간으로 모니터링하고 가장 필요한 곳에 GPU를 동적으로 할당합니다.[^12] 이 접근 방식은 정적 할당에서 연속 최적화로의 근본적인 재고를 나타냅니다.

일반적인 적정 규모 산정 실수

조직은 적절한 방법론으로 피할 수 있는 예측 가능한 실수를 범합니다.

과잉 프로비저닝

팀은 종종 "안전을 위해" 사용 가능한 가장 큰 GPU를 지정하여, 필요하지 않은 워크로드에 상당한 리소스를 낭비합니다. L4에서 잘 실행되는 모델을 H100에 배포하면 비용과 희소한 고급 GPU 용량 모두를 낭비합니다.

과잉 프로비저닝은 종종 부적절한 프로파일링에서 비롯됩니다. 팀은 측정 없이 워크로드가 실제보다 더 많이 필요하다고 가정합니다. 프로파일링은 종종 더 높은 요구를 예상한 팀을 놀라게 하는 실제 요구사항을 드러냅니다.

과소 프로비저닝

기술적으로 실행되지만 성능 목표를 놓치는 과소 규모 구성은 지속적인 운영 문제를 야기합니다. 팀은 초기 규모 산정 실수를 인정하기보다 느린 훈련이나 높은 추론 지연 시간을 수용합니다.

과도한 오프로딩이나 더 작은 배치 크기를 강제하는 메모리 제약은 효과적인 처리량을 줄입니다. 약간 더 큰 GPU는 이러한 제약을 제거하여 극적으로 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다.

전체 시스템 균형 무시

CPU, 스토리지, 네트워크를 무시하고 GPU 사양에만 집중하면 시스템 병목이 생깁니다. GPU를 충분히 공급할 수 없는 데이터 로딩은 GPU 용량을 낭비합니다. 분산 훈련 중 네트워크 병목은 효과적인 스케일링을 줄입니다.

팀의 약 40%가 과소 프로비저닝합니다