AI 추론을 위한 로드 밸런싱: 1000개 이상의 GPU에 요청 분산하기

2025년 12월 8일 업데이트

2025년 12월 업데이트: 연속 배칭(vLLM, TensorRT-LLM)이 로드 밸런싱을 혁신하고 있으며, 동적 배치 형성이 이제 표준이 되었습니다. Kubernetes Gateway API가 AI 추론 라우팅에서 채택률을 높이고 있습니다. 멀티 모델 서빙(Triton Inference Server 2.40+)이 효율적인 GPU 공유를 가능하게 합니다. 프리픽스 캐싱이 KV 캐시 오버헤드를 40-60% 줄입니다. 요청 라우팅은 이제 캐시 히트를 위해 프롬프트 유사성을 고려합니다. 서버리스 GPU 추론(Modal, Beam, RunPod)이 버스트 트래픽을 비용 효율적으로 처리합니다.

로드 밸런싱은 AI 추론 시스템이 95%의 GPU 활용률을 달성하느냐, 아니면 비효율적인 요청 분산으로 40%의 컴퓨팅 용량을 낭비하느냐를 결정합니다. OpenAI가 128,000개의 GPU에서 매일 1억 건의 ChatGPT 요청을 처리할 때, 정교한 로드 밸런싱 알고리즘은 다른 GPU가 유휴 상태로 있는 동안 특정 GPU가 병목이 되는 것을 방지합니다. 단순한 라운드 로빈과 지능형 로드 밸런싱의 차이는 수백만 달러의 인프라 비용으로 이어지며, 사용자가 50ms 응답 시간을 경험하느냐 500ms를 경험하느냐를 결정합니다. 이 가이드는 대규모 GPU 플릿에 추론 워크로드를 분산하기 위한 프로덕션 검증 전략을 살펴봅니다.

AI 워크로드를 위한 로드 밸런싱 기초

AI 추론 워크로드는 전통적인 로드 밸런싱 알고리즘이 잘 처리하지 못하는 고유한 특성을 가지고 있습니다. 요청 처리 시간은 입력 시퀀스 길이에 따라 100배까지 차이가 나며, BERT는 10개 토큰을 5ms에 처리하지만 512개 토큰은 250ms가 필요합니다. 생성 중에 키-값 캐시가 커지면서 메모리 소비가 동적으로 변동합니다. 배치 형성 기회는 지연 시간 SLA가 만료되기 전 좁은 시간 창 내에서만 존재합니다. 이러한 요소들은 기존 웹 서비스 전략을 넘어서는 AI 전용 로드 밸런싱 접근 방식을 요구합니다.

상태 유지 모델 서빙은 무상태 웹 애플리케이션에 비해 로드 분산을 복잡하게 만듭니다. 각 GPU는 빠르게 재배치할 수 없는 20-140GB의 메모리를 소비하는 모델 가중치를 유지합니다. 모델 로딩 후 웜업 기간은 최적의 성능을 달성하기 전에 50-100회의 추론 패스가 필요합니다. 대화형 AI의 세션 선호도는 여러 요청에 걸쳐 컨텍스트를 유지합니다. 모델 버전 관리는 서로 다른 GPU가 동시에 다른 모델 버전을 서빙할 수 있음을 의미합니다. 이러한 제약은 요청 라우팅 결정의 유연성을 제한합니다.

대규모 배포에서의 GPU 하드웨어 이질성은 로드 밸런싱 효과에 영향을 미칩니다. A100 GPU는 같은 클러스터의 V100보다 1.7배 빠르게 요청을 처리합니다. 16GB에서 80GB까지의 메모리 변동이 최대 배치 크기를 결정합니다. 열 조절이 잘 되지 않는 GPU의 경우 열 스로틀링으로 성능이 20% 감소합니다. 네트워크 토폴로지 차이로 인해 로드 밸런서와 GPU 노드 사이의 지연 시간이 다양해집니다. 지능형 로드 밸런싱은 전체 처리량을 최적화하기 위해 이러한 하드웨어 차이를 고려해야 합니다.

추론 워크로드의 지연 시간 민감성은 로드 밸런싱 전략을 제약합니다. 사용자 대면 애플리케이션은 100ms 미만의 P95 지연 시간을 요구하여 큐 깊이를 제한합니다. 자율 주행과 같은 실시간 애플리케이션은 결정론적인 20ms 미만의 응답을 요구합니다. 처리량을 개선하기 위한 배치 형성 지연은 지연 시간 요구 사항과 균형을 맞춰야 합니다. 지리적 분산은 로드 밸런싱으로 제거할 수 없는 왕복 시간을 추가합니다. 이러한 제약은 종종 처리량 최적화 목표와 충돌합니다.

멀티 테넌시 요구 사항은 로드 밸런싱에 공정성과 격리 과제를 추가합니다. 서로 다른 고객은 차별화된 처리가 필요한 다양한 SLA와 우선순위 수준을 가질 수 있습니다. 리소스 할당량은 단일 테넌트가 GPU 용량을 독점하는 것을 방지합니다. 서비스 품질 보장은 전체 시스템 부하에 관계없이 최소 처리량을 보장합니다. 청구 정확도는 정확한 요청 귀속과 리소스 소비 추적에 달려 있습니다. 로드 밸런서는 효율성을 유지하면서 이러한 정책을 시행해야 합니다.

아키텍처 패턴과 토폴로지

중앙 집중식 로드 밸런싱 아키텍처는 모든 요청을 전용 로드 밸런서 계층을 통해 전달합니다. NGINX Plus 또는 HAProxy 인스턴스가 구성 가능한 알고리즘에 따라 GPU 워커에 요청을 분산합니다. 헬스 체크가 GPU 가용성과 성능 메트릭을 지속적으로 모니터링합니다. 스티키 세션은 상태 유지 상호 작용에 필요할 때 클라이언트 선호도를 유지합니다. 이 아키텍처는 관리를 단순화하지만 로드 밸런서 계층에서 잠재적인 병목을 만듭니다. Netflix는 추천 추론을 위해 중앙 집중식 로드 밸런싱을 사용하여 매일 50억 건의 요청을 처리합니다.

분산 로드 밸런싱은 클라이언트 애플리케이션이나 서비스 메시 내에 라우팅 로직을 내장합니다. 클라이언트는 GPU 레지스트리 정보를 유지하고 직접 라우팅 결정을 내립니다. Istio 또는 Linkerd 서비스 메시는 서킷 브레이킹과 함께 투명한 로드 밸런싱을 제공합니다. 이는 중앙 병목을 제거하지만 클라이언트 복잡성과 조정 오버헤드를 증가시킵니다. Uber의 Michelangelo 플랫폼은 분산 로드 밸런싱을 구현하여 GPU 플릿 전체에서 초당 100만 건의 예측을 가능하게 합니다.

계층적 로드 밸런싱은 대규모 확장을 위해 글로벌과 로컬 분산 계층을 결합합니다. 글로벌 로드 밸런서는 지리와 용량을 기반으로 리전 간에 분산합니다. 리전 로드 밸런서는 네트워크 근접성을 고려하여 가용 영역으로 라우팅합니다. 영역 내 로컬 로드 밸런서는 세밀한 GPU 할당을 처리합니다. 이 다중 계층 접근 방식은 리전 장애 조치 기능을 유지하면서 수십만 개의 GPU로 확장됩니다. Google은 14개 글로벌 리전에 걸쳐 YouTube 추천 서빙을 위한 계층적 로드 밸런싱을 구현합니다.

서버리스 로드 밸런싱은 요청 패턴에 따라 자동으로 확장하면서 인프라를 완전히 추상화합니다. AWS Lambda 또는 Google Cloud Run이 임시 GPU 컨테이너로 추론 요청을 라우팅합니다. 콜드 스타트는 초기 요청 지연 시간에 영향을 미치지만 후속 요청은 밀리초 응답 시간을 달성합니다. 자동 확장은 용량 계획을 제거하지만 요청당 비용을 증가시킵니다. 이 패턴은 간헐적인 지연 시간 스파이크에 대한 허용 범위가 있는 가변 워크로드에 적합합니다. Snapchat의 AR 필터는 서버리스 GPU 추론을 사용하여 자동 확장으로 매일 50억 건의 요청을 처리합니다.

엣지 로드 밸런싱은 지리적으로 분산된 엣지 위치에 추론을 분산합니다. 콘텐츠 전송 네트워크가 가장 가까운 GPU 지원 접속 지점으로 요청을 라우팅합니다. 5G 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅은 모바일 애플리케이션에 10ms 미만의 지연 시간을 가능하게 합니다. 로드 밸런싱은 WAN 대역폭 비용과 엣지 용량 제약을 고려해야 합니다. 엣지 위치 간 모델 동기화는 버전 관리를 복잡하게 만듭니다. Cloudflare의 Workers AI는 285개 도시에서 엣지 추론을 구현하여 중앙 집중식 서빙에 비해 지연 시간을 60% 줄입니다.

알고리즘 선택과 최적화

최소 연결 알고리즘은 활성 연결이 가장 적은 GPU로 요청을 라우팅하여 로드 분산을 근사화합니다. 간단한 구현은 심층 워크로드 검사 없이 연결 카운팅만 필요합니다. 그러나 연결 수는 다양한 요청 크기에 대한 실제 GPU 활용률과 잘 상관되지 않습니다. 장기 실행 생성 요청은 단일 연결로 나타나더라도 분산을 왜곡합니다. 향상된 버전은 예상 처리 시간으로 연결에 가중치를 부여하여 균형 품질을 개선합니다. 이 알고리즘은 예측 가능한 처리 시간을 가진 동질적인 워크로드에 적합합니다.

가중치 라운드 로빈은 처리 용량에 따라 GPU에 다른 가중치를 할당합니다. H100 GPU는 성능 차이를 반영하여 A100에 비해 2배의 가중치를 받을 수 있습니다. 가중치는 관찰된 처리량과 지연 시간 메트릭에 따라 동적으로 조정됩니다. 슬로우 스타트 메커니즘은 새로 추가된 GPU로의 트래픽을 점진적으로 증가시킵니다. 이 접근 방식은 이질적인 하드웨어를 효과적으로 처리하지만 정확한 가중치 보정이 필요합니다. Amazon SageMaker는 멀티 인스턴스 엔드포인트에 가중치 라운드 로빈을 사용하여 단순 라운드 로빈보다 15% 더 나은 활용률을 달성합니다.

최소 응답 시간 라우팅은 새 요청을 위해 최근 응답 시간이 가장 낮은 GPU를 선택합니다. 이동 평균은 성능 추세를 포착하면서 일시적인 스파이크를 평활화합니다. 응답 시간 예측은 토큰 수와 같은 요청 특성을 포함합니다. 네트워크 지연 시간 측정은 전송과 처리 지연을 분리합니다. 이 알고리즘은 변화하는 조건에 적응하지만 부하 시 진동할 수 있습니다. Microsoft의 Azure ML은 응답 시간 라우팅을 구현하여 P99 지연 시간을 30% 줄입니다.

큐 깊이 밸런싱은 라우팅 결정 시 각 GPU의 대기 중인 요청을 고려합니다. 큐가 짧은 GPU가 새 요청을 받아 균형 잡힌 백로그를 유지합니다. 예상 완료 시간은 단순 큐 길이 메트릭을 개선합니다. 우선순위 큐는 높은 우선순위 요청이 배치 작업 뒤에서 대기하지 않도록 합니다. 큐 깊이 가시성은 GPU 서빙 인프라와의 긴밀한 통합이 필요합니다. Anthropic은 Claude 서빙에 큐 깊이 밸런싱을 사용하여 가변 부하에서 일관된 응답 시간을 유지합니다.

예측 로드 밸런싱은 머신 러닝을 사용하여 최적의 요청 라우팅을 예측합니다. 과거 패턴이 요청 특성에서 처리 시간을 예측하는 모델을 훈련합니다. 시계열 분석은 부하 스파이크를 예측하여 사전 확장을 가능하게 합니다. 강화 학습은 지속적인 실험을 통해 라우팅 정책을 최적화합니다. 이러한 정교한 접근 방식은 우수한 성능을 달성하지만 상당한 개발 투자가 필요합니다. Meta의 AI 인프라는 학습된 로드 밸런싱을 사용하여 휴리스틱 알고리즘보다 처리량을 25% 개선합니다.

구현 기술과 도구

NGINX Plus는 GPU 전용 개선 사항을 갖춘 상용 등급 로드 밸런싱을 제공합니다. upstream 모듈은 API를 통한 동적 백엔드 관리를 지원합니다. 능동 헬스 체크가 몇 초 내에 GPU 장애를 감지합니다. 요청 버퍼링과 재시도 로직이 일시적인 장애를 우아하게 처리합니다. 실시간 메트릭이 요청 속도, 오류율, 지연 시간 백분위수를 노출합니다. 사용자 정의 Lua 스크립팅이 정교한 라우팅 로직 구현을 가능하게 합니다. GPU 로드 밸런싱을 위한 구성 예시:

upstream gpu_backend {
    zone gpu_zone 64k;
    least_conn;
    server gpu1.internal:8080 weight=2 max_fails=2 fail_timeout=30s;
    server gpu2.internal:8080 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=30s;
    keepalive 32;
}

HAProxy는 광범위한 알고리즘 옵션을 갖춘 고성능 로드 밸런싱을 제공합니다. 런타임 API는 확장 작업을 위한 무중단 재구성을 가능하게 합니다. 스틱 테이블은 요청 간 세션 지속성을 유지합니다. 고급 헬스 체킹은 GPU 전용 검증을 위한 사용자 정의 프로토콜을 포함합니다. 연결 다중화는 HTTP/2 gRPC 추론 API의 오버헤드를 줄입니다. OpenAI는 ChatGPT 서빙에 HAProxy를 사용하여 수백만 개의 동시 연결을 처리합니다.

Envoy Proxy는 광범위한 관찰 가능성을 갖춘 현대적인 클라우드 네이티브 로드 밸런싱을 제공합니다. 지수 백오프를 통한 자동 재시도가 일시적인 GPU 비가용성을 처리합니다. 서킷 브레이킹은 GPU가 과부하될 때 캐스케이드 장애를 방지합니다. 이상치 감지가 성능이 저조한 인스턴스를 로테이션에서 자동으로 제거합니다. 네이티브 gRPC 지원이 텐서 데이터 전송을 최적화합니다. 속도 제한과 입장 제어가 과부하 상황을 방지합니다. Lyft의 머신 러닝 플랫폼은 모든 GPU 트래픽 관리에 Envoy를 사용합니다.

Kubernetes 네이티브 솔루션은 컨테이너 오케스트레이션과 로드 밸런싱을 통합합니다. Istio와 같은 서비스 메시 구현이 투명한 로드 밸런싱을 제공합니다. Gateway API는 요청 헤더나 경로에 따른 고급 라우팅을 가능하게 합니다. Horizontal Pod Autoscaler가 메트릭에 따라 GPU 파드 수를 조정합니다. Custom Resource Definitions이 GPU 전용 요구 사항과 제약 조건을 모델링합니다. 이 통합은 운영을 단순화하지만 GPU 전용 최적화가 부족할 수 있습니다. Spotify는 2,000개의 GPU에 걸친 ML 모델 서빙에 Kubernetes 인그레스를 사용합니다.

애플리케이션 수준 로드 밸런서는 서빙 프레임워크 내에 라우팅 로직을 내장합니다. TensorFlow Serving은 내장된 요청 배칭과 라우팅 기능을 포함합니다. Triton Inference Server는 우선순위 스케줄링과 함께 동적 배칭을 구현합니다. Ray Serve는 ML 워크로드를 위한 Python 네이티브 로드 밸런싱을 제공합니다. 이러한 솔루션은 ML 프레임워크와의 긴밀한 통합을 제공하지만 운영 성숙도가 부족할 수 있습니다. Instacart의 ML 플랫폼은 Ray Serve를 사용합니다.

[번역을 위해 콘텐츠 잘림]