GPU 메모리 풀링과 공유: 멀티 테넌트 클러스터에서 활용도 극대화
2025년 12월 11일 업데이트
2025년 12월 업데이트: 75% 이상의 조직이 피크 부하 시 GPU 활용률이 70% 미만이라고 보고하고 있습니다. GPT-4는 25,000개의 A100으로 학습되었지만 평균 활용률은 32-36%에 불과했습니다. NVIDIA MIG는 A100/H100당 최대 7개의 격리된 인스턴스를 지원합니다. 타임 슬라이싱은 단일 GPU에서 10개의 추론 작업을 실행하여 최대 90%의 비용 절감을 제공합니다. MIG는 멀티 테넌트 보안을 위한 하드웨어 수준의 메모리 격리를 제공합니다.
NVIDIA Multi-Instance GPU(MIG) 기술은 단일 A100 또는 H100 GPU를 최대 7개의 격리된 인스턴스로 분할하며, 각 인스턴스는 전용 고대역폭 메모리, 캐시 및 컴퓨팅 코어를 갖습니다.[^1] 이 기능은 고가의 가속기를 단일 리소스에서 여러 워크로드를 동시에 처리하는 유연한 풀로 전환합니다. 일반적인 시나리오를 생각해 보세요: ML 팀이 10개의 추론 작업을 실행하는데, 각 작업은 강력한 A100 GPU의 일부만 필요로 합니다. 효율적인 공유 없이는 10개의 별도 A100 GPU를 프로비저닝해야 하며, 이는 막대한 과다 지출로 이어집니다. GPU 타임 슬라이싱은 이 10개의 작업을 단일 A100 GPU에서 실행하여 GPU 인프라에서 최대 90%의 비용 절감을 제공할 수 있습니다.[^2]
GPU에 대한 전례 없는 투자에도 불구하고, 대부분의 기업은 GPU를 효과적으로 사용하지 못하고 있습니다. 2024년 대규모 AI 인프라 현황 보고서에 따르면, 75% 이상의 조직이 피크 부하 시 GPU 활용률이 70% 미만이라고 보고했으며, 이는 가장 가치 있는 기업 자원 중 하나의 대부분이 유휴 상태로 방치되고 있음을 의미합니다.[^3] GPT-4가 25,000개의 A100으로 학습될 때 평균 활용률은 32-36%에 머물렀고, 학술 감사에서는 GPU 사용률이 20%에서 80% 사이를 오가는 것으로 보고되었습니다.[^4] 메모리 풀링과 공유 기술은 여러 워크로드가 GPU 리소스를 효율적으로 공유할 수 있게 하여 이러한 활용률 격차를 해결합니다.
GPU 공유 전략 이해하기
GPU 공유는 격리, 오버헤드, 유연성 간의 서로 다른 트레이드오프를 가진 여러 기술을 포함합니다.
Multi-Instance GPU (MIG)
MIG는 보장된 리소스를 가진 격리된 GPU 인스턴스를 생성하는 하드웨어 기반 파티셔닝을 제공합니다.[^5] 각 파티션은 다른 파티션이 접근할 수 없는 전용 메모리와 컴퓨팅 용량을 받습니다. 이러한 격리는 서비스 품질(QoS)을 보장하면서 가속 컴퓨팅 리소스를 모든 사용자에게 확장합니다.
NVIDIA A100 GPU는 MIG 파티션이 할당하는 7개의 컴퓨팅 슬라이스와 8개의 메모리 슬라이스를 포함합니다.[^6] 파티셔닝 프로세스는 이러한 리소스를 인스턴스 간에 어떻게 나눌지 결정합니다. 일반적인 구성에는 7개의 1g.5gb 인스턴스(1개의 컴퓨팅 슬라이스, 5GB 메모리) 또는 메모리 집약적인 워크로드를 위한 더 적은 수의 대형 인스턴스가 포함됩니다.
MIG 혼합 전략은 리소스 파티셔닝에서 가장 큰 유연성과 효율성을 제공합니다. 클러스터 관리자는 모든 컴퓨팅 및 메모리 슬라이스를 활용하여 실제 워크로드 요구 사항에 맞출 수 있습니다.[^7] 혼합 전략은 워크로드의 리소스 요구가 다양한 프로덕션 환경에서 가장 인기 있는 MIG 사용 사례입니다.
타임 슬라이싱
타임 슬라이싱은 CPU가 프로세스 간에 시간을 공유하는 방식과 유사하게, 여러 프로세스 간에 빠르게 전환하여 GPU를 공유합니다.[^8] 각 프로세스는 실제로는 다른 워크로드와 사이클을 공유하면서도 독점적인 GPU 접근을 인식합니다. 이 접근 방식은 MIG를 지원하지 않는 이전 세대 GPU에서도 작동합니다.
타임 슬라이싱은 더 광범위한 공유 기능을 위해 메모리와 장애 격리를 교환합니다.[^8] 타임 슬라이싱된 한 프로세스의 메모리 오류나 충돌은 동일한 GPU를 공유하는 다른 프로세스에 영향을 줄 수 있습니다. 감소된 격리는 프로덕션 추론 서빙보다 개발 환경과 비중요 워크로드에 더 적합합니다.
조직은 MIG 파티션 내에서 타임 슬라이싱을 적용하여 MIG와 타임 슬라이싱을 결합할 수 있으며, 이를 통해 더욱 세분화된 공유가 가능합니다.[^8] 이 조합은 MIG가 테넌트 간 격리를 제공하고 타임 슬라이싱이 각 테넌트 파티션 내에서 활용률을 극대화하는 시나리오를 가능하게 합니다.
Virtual GPU (vGPU)
vGPU 기술은 소프트웨어로 시행되는 격리와 함께 가상화된 GPU 접근을 제공합니다.[^9] 가상화는 컨테이너뿐만 아니라 가상 머신 간의 공유를 가능하게 하며, 기존 엔터프라이즈 가상화 인프라를 지원합니다. vGPU는 컨테이너 네이티브 접근 방식이 피하는 라이선싱과 드라이버 지원이 필요합니다.
GPU 가상화와 풀링 기술은 리소스 활용률을 높이고, 비용을 줄이며, 멀티 테넌트 요구를 충족하는 효과적인 수단이 되었습니다.[^9] vGPU, MIG, 타임 슬라이싱은 각각 격리 요구 사항, 하드웨어 기능, 인프라 아키텍처에 따라 다른 시나리오에 적합합니다.
Kubernetes 통합
Kubernetes는 GPU 워크로드 오케스트레이션의 지배적인 플랫폼이 되었으며, 네이티브 GPU 공유 지원이 빠르게 성숙해지고 있습니다.
NVIDIA GPU Operator
NVIDIA GPU Operator는 Kubernetes 클러스터 전체에서 GPU 드라이버 설치, 디바이스 플러그인 배포, 모니터링을 자동화합니다.[^10] 이 오퍼레이터는 GPU 수명 주기 관리를 단순화하여 각 노드에서 수동 구성 없이 일관된 GPU 가용성을 보장합니다.
GPU Operator를 통한 MIG 구성은 선언적 파티션 관리를 가능하게 합니다. 관리자가 원하는 MIG 구성을 지정하면 오퍼레이터가 자동으로 파티션을 생성하고 유지합니다. 이 자동화는 구성 드리프트를 방지하고 클러스터 운영을 단순화합니다.
디바이스 플러그인 구성
Kubernetes 디바이스 플러그인은 GPU 리소스를 스케줄러에 노출합니다. 표준 구성은 각 GPU를 개별 리소스로 제시합니다. MIG 인식 디바이스 플러그인은 개별 MIG 인스턴스를 스케줄 가능한 리소스로 노출하여 특정 파티션에 파드를 배치할 수 있게 합니다.[^11]
전략 선택은 디바이스 플러그인이 MIG 디바이스를 어떻게 제시할지 결정합니다. 단일 전략은 파티셔닝에 관계없이 GPU당 하나의 디바이스를 노출합니다. 혼합 전략은 모든 MIG 인스턴스를 독립적으로 노출하여 최대 유연성을 제공합니다.[^7] 프로덕션 배포는 일반적으로 리소스 효율성을 위해 혼합 전략을 사용합니다.
리소스 쿼터와 제한
Kubernetes ResourceQuotas는 네임스페이스당 GPU 소비를 제한하여 팀 간 공정한 공유를 가능하게 합니다.[^12] 조직은 팀 예산, 프로젝트 우선순위, 용량 계획 모델을 기반으로 쿼터를 설정합니다. 쿼터 시행은 단일 팀이 클러스터 GPU 리소스를 독점하는 것을 방지합니다.
LimitRanges는 파드당 기본 및 최대 GPU 요청을 설정합니다. 기본값은 명시적 GPU 요청이 없는 파드도 적절한 리소스를 받도록 보장합니다. 최대값은 개별 파드가 다른 워크로드의 스케줄링을 방해하는 과도한 GPU 할당을 요청하는 것을 방지합니다.
메모리 풀링 아키텍처
단일 GPU 공유를 넘어, 메모리 풀링은 여러 GPU와 노드에 걸쳐 리소스를 확장합니다.
Unified Memory와 NVLink
NVIDIA Unified Memory는 CPU와 GPU 메모리를 아우르는 단일 주소 공간을 제공합니다.[^13] 애플리케이션은 디바이스 간 전송을 명시적으로 관리하지 않고도 메모리에 접근합니다. 런타임은 접근 패턴을 기반으로 데이터 이동을 자동으로 처리합니다.
NVLink 인터커넥트는 여러 GPU에 걸쳐 고대역폭 메모리 접근을 가능하게 합니다. NVLink로 연결된 GPU 간의 메모리 풀링은 단일 GPU 한계를 넘어 효과적인 메모리 용량을 확장합니다. 단일 GPU 메모리 용량을 초과하는 대형 모델은 여러 GPU에서 풀링된 메모리를 사용하여 실행할 수 있습니다.
CXL 메모리 풀링
Compute Express Link(CXL)는 PCIe 패브릭 전체에서 메모리 풀링을 가능하게 합니다.[^14] CXL 메모리는 CPU와 가속기 모두 접근 가능한 추가 메모리 계층으로 나타납니다. 이 기술은 GPU 업그레이드 없이 메모리 용량 확장을 가능하게 합니다.
AI 워크로드를 위한 CXL 메모리 풀링은 아직 초기 단계이지만 유망한 용량 확장 경로를 제공합니다. GPU 인프라를 계획하는 조직은 향후 메모리 풀링 옵션을 위해 CXL 호환성을 고려해야 합니다.
소프트웨어 메모리 관리
DeepSpeed와 Megatron-LM 같은 프레임워크는 오프로딩, 활성화 체크포인팅, 메모리 효율적 어텐션을 포함한 기술을 통해 소프트웨어 기반 메모리 최적화를 구현합니다.[^15] 이러한 접근 방식은 메모리 요구 사항을 줄여 주어진 하드웨어에서 더 큰 모델을 가능하게 하거나 사용 가능한 메모리의 더 나은 공유를 가능하게 합니다.
vLLM과 유사한 추론 프레임워크는 추론 중 메모리 활용률을 개선하기 위해 PagedAttention과 연속 배칭을 구현합니다.[^16] 이러한 메모리 최적화는 동일한 GPU 하드웨어에서 더 많은 동시 요청을 서비스할 수 있게 하여 효과적인 활용률을 개선합니다.
멀티 테넌트 고려 사항
멀티 테넌트 GPU 공유는 단일 테넌트 리소스 관리를 넘어서는 과제를 도입합니다.
격리 요구 사항
다른 테넌트는 다양한 수준의 격리를 필요로 합니다. 개발 환경은 최소한의 격리로 공유 리소스를 허용할 수 있습니다. 프로덕션 추론은 이웃 워크로드가 성능이나 안정성에 영향을 줄 수 없다는 더 강력한 보장을 필요로 합니다.
MIG는 멀티 테넌트 프로덕션 워크로드에 적합한 하드웨어 기반 격리를 제공합니다.[^1] 메모리 격리는 한 테넌트가 다른 테넌트의 데이터에 접근하는 것을 방지합니다. 컴퓨팅 격리는 이웃 활동에 관계없이 전용 처리 용량을 보장합니다.
서비스 품질
멀티 테넌트 클러스터는 경합 시 공정한 리소스 할당을 보장하는 QoS 메커니즘이 필요합니다.[^17] QoS 시행 없이는 공격적인 워크로드가 이웃의 GPU 사이클을 고갈시킬 수 있습니다. 입장 제어와 스케줄링 정책은 테넌트 간 공정성을 유지합니다.
우선순위 클래스는 서로 다른 서비스 수준 요구 사항을 가진 워크로드 간의 차별화를 가능하게 합니다. 배치 학습 작업은 선점을 수용할 수 있지만 추론 워크로드는 보장된 리소스가 필요합니다. 우선순위 시스템은 중요한 워크로드를 보호하면서 효율적인 리소스 사용을 가능하게 합니다.
비용 배분과 회계
멀티 테넌트 클러스터는 팀이나 고객 간의 비용 할당을 위한 사용량 회계가 필요합니다. GPU 활용률 메트릭은 소비 기반 비용 배분 모델을 가능하게 합니다. 회계는 팀이 실제 리소스 소비에 비례하여 비용을 부담하도록 보장합니다.
미터링 세분화는 비용 배분 정확도에 영향을 줍니다. GPU 수준 미터링은 타임 슬라이싱이 많은 워크로드를 멀티플렉싱할 때 과소 청구됩니다. MIG 인식 미터링은 특정 인스턴스에 소비를 귀속시켜 공유 GPU에 대한 정확도를 개선합니다.
구현 가이드
GPU 공유를 구현하는 조직은 활용률 향상과 운영 복잡성 사이의 균형을 맞추는 구조화된 접근 방식을 따라야 합니다.
평가와 계획
워크로드 특성 분석은 공유 기회를 식별합니다. 메모리 바운드 워크로드는 요구 사항에 맞는 MIG 파티셔닝의 혜택을 받습니다. 컴퓨팅 바운드 워크로드는 타임 슬라이싱을 통해 더 나은 활용률을 달성할 수 있습니다. 분석은 기술 선택을 안내합니다.
활용률 기준선 측정은 개선 가능성을 확립합니다. 높은 기준선 활용률을 가진 조직은 상당한 유휴 용량을 가진 조직보다 공유로 인한 이득이 적습니다. 측정은 공유 인프라에 대한 투자를 정당화합니다.
점진적 롤아웃
격리 요구 사항이 가장 낮은 개발 환경에서 공유를 시작합니다. 팀은 프로덕션 워크로드에 대한 위험 없이 공유 메커니즘에 익숙해집니다. 이 경험은 프로덕션 배포 결정에 정보를 제공합니다.
다음으로 배치 학습 워크로드로 확장합니다. 학습 작업은 일반적으로 지연 시간에 민감한 추론보다 가변적인 성능을 더 잘 허용합니다. 배치 워크로드 확장은 운영 신뢰도를 구축합니다.
지연 시간 모니터링에 세심한 주의를 기울여 마지막으로 추론 공유를 배포합니다. 추론 워크로드는 가장 엄격한 성능 요구 사항을 가집니다. 프로덕션 검증은 광범위한 배포 전에 공유가 지연 시간 SLA를 위반하지 않는지 확인해야 합니다.
전문 지원
GPU 공유 구현은 Kubernetes, NVIDIA 소프트웨어, 워크로드 최적화에 걸친 전문 지식이 필요합니다. 대부분의 조직은 배포를 가속화하고 일반적인 함정을 피하는 전문 지원의 혜택을 받습니다.
Introl의 550명의 현장 엔지니어는 GPU 공유와 리소스 풀링 인프라를 구현하는 조직을 지원합니다.[^18] 이 회사는 9,594%의 3년 성장률로 2025 Inc. 5000에서 14위를 기록했으며, 이는 전문 인프라 서비스에 대한 수요를 반영합니다.[^19]
257개 글로벌 지역에 걸친 멀티 테넌트 클러스터는 지역에 관계없이 일관된 공유 관행이 필요합니다.[^20] Introl 관리
[번역을 위해 콘텐츠 잘림]
