GPU 펌웨어 및 드라이버 관리: 10,000대 이상 GPU 플릿 유지보수

2025년 12월 11일 업데이트

2025년 12월 업데이트: ByteDance는 지연 GPU가 수천 개 노드에 걸친 전체 분산 학습 작업을 느리게 만든다는 것을 배운 후 자동 장애 감지 및 신속 복구 시스템을 구축하고 있습니다. R580 드라이버 브랜치(2025년 8월)가 Pascal/Volta 아키텍처를 지원하는 마지막 버전입니다. CUDA 12가 V100 지원의 최종 버전이며, CUDA 13 이상에서는 Pascal/Volta 컴파일이 제거됩니다. 새로운 CDMM 기능이 GB200 플랫폼의 GPU 메모리 관리를 OS에서 드라이버로 전환합니다.

단 하나의 지연 GPU가 수천 개 노드에 걸친 전체 분산 학습 작업을 느리게 만들 수 있습니다. ByteDance는 수만 대 규모의 GPU 클러스터에서 소프트웨어와 하드웨어 장애가 예외적인 것이 아니라 거의 불가피하다는 것을 힘들게 배웠습니다.[^1] 대규모 모델 학습에서 장애와 지연의 비용이 감당할 수 없을 정도로 높기 때문에, ByteDance는 최소한의 인적 개입으로 자동 장애 감지와 신속 복구를 가능하게 하는 강력한 학습 프레임워크를 구축했습니다.[^2] 엔터프라이즈 규모에서 GPU 플릿을 관리하려면 대부분의 조직이 운영 사고가 발생하기 전까지 과소평가하는 펌웨어 및 드라이버 수명주기 관리에 대한 체계적인 접근 방식이 필요합니다.

NVIDIA는 데이터센터 GPU를 위해 세 가지 드라이버 브랜치를 유지합니다: 새로운 기능을 테스트하는 얼리 어답터를 위한 New Feature Branch, 최대 1년 지원과 함께 성능 향상을 제공하는 Production Branch, 그리고 3년간의 확장 지원으로 안정성을 우선시하는 Long-Term Support Branch입니다.[^3] 2025년 8월에 출시된 R580 드라이버 브랜치는 Pascal(P4 및 P100)과 Volta(V100) 아키텍처를 지원하는 마지막 버전입니다.[^4] 구형 GPU 세대를 운영하는 조직들은 NVIDIA가 새로운 드라이버 브랜치에서 아키텍처 지원을 축소함에 따라 강제 마이그레이션 결정에 직면합니다.

드라이버 호환성 매트릭스

모든 CUDA 툴킷 릴리스에는 최소 드라이버 버전이 필요하며, 클러스터가 여러 GPU 세대를 통합함에 따라 호환성 매트릭스는 더욱 복잡해집니다. CUDA 드라이버는 하위 호환성을 제공하므로, 특정 CUDA 버전으로 컴파일된 애플리케이션은 이후 드라이버 릴리스에서도 계속 작동합니다.[^5] 상위 호환성은 더 어렵습니다: CUDA 툴킷 업그레이드는 종종 구형 GPU 아키텍처를 지원하지 않을 수 있는 드라이버 업그레이드를 필요로 합니다.

R580 드라이버는 GB200 플랫폼을 위한 Coherent Driver-Based Memory Management(CDMM)를 도입하여, GPU 메모리 관리를 운영 체제에서 드라이버로 전환했습니다.[^6] NVIDIA는 잠재적인 메모리 과다 보고 문제를 해결하기 위해 Kubernetes 클러스터에서 CDMM을 활성화할 것을 권장합니다. CDMM과 같은 기능은 드라이버 업데이트가 성능뿐만 아니라 근본적인 인프라 동작에도 점점 더 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.

프로덕션 vs. 개발 드라이버

NVIDIA는 개발 편의를 위해 CUDA Toolkit과 함께 드라이버를 번들로 제공하지만, 특히 Tesla GPU의 경우 프로덕션 환경에서 번들 드라이버를 사용하지 말 것을 명시적으로 경고합니다.[^7] 프로덕션 배포에는 별도의 드라이버 설치 및 관리가 필요하며, 이는 개발 환경에서는 드러나지 않는 운영 복잡성을 추가합니다.

CUDA 라이브러리 버전이 설치된 NVIDIA 드라이버와 호환되지 않으면 GPU 노드를 워크로드에 사용할 수 없게 됩니다.[^8] 해결책은 드라이버 업그레이드가 필요하지만, 실행 중인 작업을 중단하지 않고 수천 개의 노드에서 드라이버를 업그레이드하려면 대부분의 조직이 적절하게 계획하지 않는 신중한 오케스트레이션이 필요합니다.

아키텍처 지원 중단 일정

CUDA Toolkit 12는 Pascal과 Volta 아키텍처를 지원하는 마지막 버전입니다.[^9] NVIDIA는 CUDA Toolkit 13.0부터 이러한 아키텍처에 대한 오프라인 컴파일 및 라이브러리 지원을 제거했습니다. 여전히 V100 플릿을 운영하는 조직들은 구체적인 기한에 직면합니다: CUDA 12를 무기한 계속 사용하거나, 계산 능력이 여전히 있는 하드웨어를 폐기해야 합니다.

지원 중단 주기는 업계 전반에 계획 압박을 가합니다. V100 GPU는 여전히 많은 추론 워크로드를 효율적으로 처리하지만, 드라이버 및 툴킷 제약으로 인해 소프트웨어 옵션이 점점 제한될 것입니다. 엔터프라이즈 IT 팀은 지원 중단 공지를 추적하고 하드웨어 교체 계획에 아키텍처 수명주기를 반영해야 합니다.

대규모 플릿 관리

수천 개의 노드에서 GPU 드라이버를 관리하려면 수십 대의 개발자 워크스테이션을 관리하는 것과는 근본적으로 다른 도구와 프로세스가 필요합니다. 엔터프라이즈 환경의 워크로드 조합은 다양하며, GPU는 동적 공유를 통해 여러 팀에 서비스해야 합니다.[^10] 드라이버 관리는 버전 충돌을 일으키지 않으면서 다양한 요구사항을 수용해야 합니다.

NVIDIA Fleet Command

NVIDIA Fleet Command는 원래 엣지 환경을 위해 설계되었지만 데이터센터 플릿에도 적용 가능한, 분산 GPU 배포를 위한 중앙 집중식 관리를 제공합니다.[^11] 이 플랫폼은 수천 개 위치에서 원격 시스템 프로비저닝, 무선 업데이트, 모니터링 및 알림, 애플리케이션 로깅을 제공합니다.

Fleet Command는 프라이빗 애플리케이션 레지스트리, 전송 중 및 저장 중 데이터 암호화, 보안 측정 부팅을 포함한 계층화된 보안을 갖춘 제로 트러스트 아키텍처에서 운영됩니다.[^12] 관리형 보안 모델은 자동화된 버그 수정 및 패치와 함께 지속적인 모니터링을 제공하여, 전담 GPU 인프라 팀이 없는 조직의 운영 부담을 줄입니다.

이 플랫폼은 드라이버 버전 및 구성에 대한 중앙 제어를 유지하면서 분산 위치에서 AI 배포를 확장합니다. 조직은 플릿 전체의 드라이버 버전에 대한 가시성을 확보하고 실행 중인 워크로드에 최소한의 중단으로 업데이트를 오케스트레이션할 수 있습니다.

Kubernetes GPU Operator

NVIDIA GPU Operator는 모든 활성 NVIDIA 데이터센터 프로덕션 드라이버를 지원하며, Kubernetes 클러스터 내에서 GPU 드라이버 설치 및 관리를 자동화합니다.[^13] 이 오퍼레이터는 CUDA 툴킷 배포, 디바이스 플러그인 구성 및 모니터링 설정과 함께 드라이버 수명주기를 처리합니다.

NVIDIA는 GPU 워크로드를 실행하는 Kubernetes 환경에서 자동 커널 업데이트를 비활성화할 것을 권장합니다.[^14] unattended-upgrades 패키지는 설치된 GPU 드라이버와 호환되지 않는 버전으로 Linux 커널을 업그레이드하여, 경고 없이 GPU 노드를 사용할 수 없게 만들 수 있습니다. 이 권장사항은 커널 버전, 드라이버 버전 및 GPU 가용성 간의 긴밀한 결합이 엔터프라이즈 운영을 복잡하게 만든다는 것을 강조합니다.

맞춤형 드라이버 요구사항

대기업들은 종종 기본적으로 텔레메트리가 비활성화된 맞춤형 드라이버를 요구합니다.[^15] 일부 조직은 검증된 드라이버 다운로드를 제외한 모든 아웃바운드 연결을 차단하며 NVIDIA 애플리케이션을 완전히 방화벽으로 차단합니다. 악성 오버레이를 통한 원격 코드 실행을 가능하게 한 2024년 익스플로잇은 보안 검토를 가속화했으며, 많은 조직이 이제 버그 수정을 넘어 보안 영향에 대해 드라이버 변경 로그를 분석합니다.

평균적인 기업은 검증 및 배포 전에 약 18개월 동안 새로운 드라이버 브랜치를 기본값으로 유지합니다.[^16] NVIDIA 릴리스와 엔터프라이즈 채택 사이의 지연은 프로덕션 배포 전에 필요한 광범위한 테스트를 반영합니다. 조직들은 특정 워크로드 포트폴리오에서 호환성을 검증하지 않고는 최신 드라이버를 단순히 배포할 수 없습니다.

모니터링 및 이상 감지

ByteDance의 MegaScale 프레임워크는 GPU 플릿 모니터링에 대한 엔터프라이즈급 접근 방식을 보여줍니다. 작업 초기화 후, 실행기는 각 GPU에서 학습 프로세스를 생성하고 모니터링 데몬은 실시간 이상 감지를 위해 중앙 드라이버 프로세스에 주기적인 하트비트를 전송합니다.[^17] 이상이 발생하거나 하트비트가 타임아웃되면 인적 개입 없이 자동 복구 절차가 트리거됩니다.

성능 저하 감지

GPU는 다중 GPU 작업에 심각한 영향을 미치는 다양한 성능 저하와 장애를 경험합니다.[^18] 저하는 완전한 장애를 일으키지 않을 수 있지만 전체 분산 워크로드를 병목화할 만큼 처리량을 감소시킵니다. 향상된 진단과 함께 지속적인 모니터링을 통해 조직은 프로덕션 학습 실행에 영향을 미치기 전에 저하된 GPU를 식별할 수 있습니다.

일반적인 저하 지표에는 메모리 오류, 열 스로틀링 및 클록 속도 감소가 포함됩니다. 모니터링 시스템은 플릿의 모든 GPU에서 이러한 메트릭을 추적하고 주의가 필요한 유닛에 대해 운영자에게 알려야 합니다. 10,000대 이상의 GPU를 관리하는 조직은 수동 검사에 의존할 수 없습니다; 자동화된 감지와 알림이 필수적입니다.

복구 자동화

장애 복구 시간은 학습 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 10,000개의 GPU에서 실행되는 작업이 실패하고 전체 재시작이 필요한 경우 마지막 체크포인트 이후 모든 노드의 컴퓨팅 시간이 손실됩니다. ByteDance는 대규모에서 수동 개입이 너무 느리고 비용이 많이 들기 때문에 특별히 자동 장애 감지와 신속 복구를 설계했습니다.[^19]

복구 자동화에는 체크포인트 빈도와 체크포인트 오버헤드의 균형을 맞추는 체크포인팅 전략이 필요합니다. 더 빈번한 체크포인트는 장애 후 손실된 작업을 줄이지만 스토리지 대역폭을 소비하고 학습을 중단시킵니다. 조직은 관찰된 장애율과 복구 시간 요구사항을 기반으로 체크포인트 정책을 조정해야 합니다.

엔터프라이즈 배포 패턴

성공적인 GPU 플릿 관리는 여러 사례를 일관된 운영 패턴으로 결합합니다.

단계적 롤아웃

드라이버 업데이트는 플릿 전체 동시 업데이트가 아닌 단계적 롤아웃을 통해 배포됩니다. 조직은 비프로덕션 클러스터에서 새 드라이버를 테스트한 다음, 덜 중요한 작업부터 시작하여 프로덕션 워크로드로 점진적으로 확장합니다. 단계적 접근 방식은 중요한 학습 실행에 영향을 미치기 전에 호환성 문제를 포착합니다.

드라이버 업데이트가 예상치 못한 문제를 일으킬 때 롤백 기능은 필수적입니다. 조직은 영향을 받은 노드에서 이전 드라이버 버전으로 빠르게 되돌릴 수 있는 능력을 유지해야 합니다. 컨테이너 기반 배포는 빠른 이미지 전환을 가능하게 하여 롤백을 단순화하는 반면, 베어메탈 배포는 더 신중한 계획이 필요합니다.

버전 표준화

플릿 전체 드라이버 버전 표준화는 운영을 단순화하지만 워크로드 요구사항과 충돌할 수 있습니다. 일부 애플리케이션은 특정 드라이버 버전에서 더 나은 성능을 보이는 반면, 다른 애플리케이션은 최신 릴리스에서만 사용 가능한 기능을 필요로 합니다. 조직은 표준화 이점과 워크로드별 최적화 요구 사이의 균형을 맞춰야 합니다.

멀티 테넌트 환경은 서로 다른 팀이 서로 다른 드라이버 버전을 요구할 때 추가적인 복잡성에 직면합니다. 별도의 드라이버 구성을 가진 Kubernetes 노드 풀이 버전 요구사항을 분리할 수 있지만, 이 접근 방식은 관리 오버헤드를 증가시키고 스케줄링 유연성을 감소시킵니다.

인증 및 검증

NVIDIA Certified Systems는 Kubernetes 오케스트레이션을 사용하는 NVIDIA Cloud Native 코어 소프트웨어 스택에서 인증 테스트를 거칩니다.[^20] 인증은 서버가 Red Hat OpenShift, VMware Tanzu 및 NVIDIA Fleet Command를 포함한 주요 프레임워크와 작동하는지 검증합니다. 플랫폼 수준 보안 분석은 하드웨어, 장치, 시스템 펌웨어 및 보호 메커니즘을 포함합니다.[^21]

Trusted Platform Module(TPM) 기능 검증은 보안 부팅, 서명된 컨테이너 및 암호화된 디스크 볼륨을 가능하게 합니다.[^22] 규제 환경에서 GPU 인프라를 배포하는 조직은 규정 준수 입증을 단순화하기 위해 인증된 시스템을 우선시해야 합니다.

인프라 배포 전문성

엔터프라이즈 플릿 전반에서 GPU 펌웨어 및 드라이버를 관리하려면 소프트웨어 구성을 넘어 물리적 인프라로 확장되는 전문성이 필요합니다. 드라이버 호환성은 적절한 하드웨어 구성, 냉각 성능 및 전력 공급에 따라 달라집니다. 부적절한 냉각으로 인한 열 스로틀링은 드라이버 문제와 동일한 증상을 유발하여 근본 원인 분석을 복잡하게 만듭니다.

Introl의 550명의 현장 엔지니어 네트워크는 GPU 플릿 관리가 가장 중요한 고성능 컴퓨팅 배포를 전문으로 합니다.[^23] 이 회사는 9,594%의 3년 성장률로 2025년 Inc. 5000에서 14위를 기록했으며, 이는 전문 GPU 인프라 서비스에 대한 수요를 반영합니다.[^24] 조직이 10,000대 이상의 GPU로 확장할 때, 전문적인 배포는 물리적 인프라가 신뢰할 수 있는 운영을 지원하도록 보장합니다.

[번역을 위해 내용이 잘렸습니다]