GPU 가상화 환경에서의 AI 워크로드: 최적화 가이드

GPU 가상화는 AI 워크로드 관리 방식을 변화시키고 있습니다. 물리적 GPU를 여러 가상 인스턴스로 분할하면 여러 AI 작업을 동시에 실행하여 효율성을 개선하고 하드웨어 비용을 절감할 수 있습니다. 이 접근 방식은 복잡한 모델을 학습하고, 리소스 집약적인 작업을 처리하고, 추가 GPU에 투자하지 않고도 AI 프로젝트를 확장하는 데 특히 유용합니다.

이것이 중요한 이유는 다음과 같습니다:

• 효율적인 GPU 사용: 작업과 팀 간에 리소스를 공유하여 유휴 하드웨어를 방지할 수 있습니다.
• 비용 절감: 고성능 GPU는 비용이 많이 들지만 가상화를 통해 활용도를 극대화할 수 있습니다.
• 유연성: 메모리 크기나 CUDA 버전과 같은 특정 요구사항에 맞게 가상 GPU 인스턴스를 조정할 수 있습니다.
• 확장성: AI 워크로드가 증가함에 따라 리소스를 동적으로 조정할 수 있습니다.
• 안정성: 격리된 인스턴스는 한 작업이 다른 작업에 영향을 미치지 않도록 방지합니다.

성능 최적화:

• 메모리와 대역폭이 높은 GPU(예: NVIDIA A100/H100)를 선택합니다.
• 데이터 처리를 위해 NVMe 스토리지와 지연 시간이 짧은 네트워크를 사용합니다.
• 워크로드 요구사항에 따라 GPU 패스스루 또는 vGPU 파티셔닝으로 가상 머신을 구성합니다.
• 오케스트레이션을 위해 NVIDIA GPU 오퍼레이터, Kubernetes 플러그인, SLURM과 같은 도구를 활용하세요.
• 병목 현상을 파악하기 위해 NVIDIA Nsight 시스템 및 DCGM과 같은 도구로 성능을 모니터링합니다.

FDC 서버와 같은 호스팅 서비스는 대규모 AI 프로젝트를 위한 무제한 대역폭 및 글로벌 배포 옵션을 포함하여 월 1,124달러부터 시작하는 맞춤형 GPU 솔루션을 제공합니다.

요점 GPU 가상화는 리소스 관리를 간소화하고, 성능을 향상시키며, AI 워크로드의 비용을 낮춰주므로 AI 운영을 효율적으로 확장할 수 있는 실용적인 솔루션입니다.

AI를 위한 GPU 가상화 기본 사항

GPU 가상화란 무엇인가요?

GPU 가상화는 각각 전용 메모리, 코어, 처리 능력을 갖춘 가상 인스턴스를 생성하여 여러 사용자가 단일 GPU를 공유할 수 있게 해줍니다. 즉, 하나의 GPU로 여러 작업 또는 사용자를 동시에 처리할 수 있어 AI 워크로드에 효율적인 솔루션입니다.

이 기술의 핵심은 GPU 리소스를 가상 머신 간에 나누는 관리자 역할을 하는 하이퍼바이저에 의존합니다. 하이퍼바이저는 각 인스턴스가 다른 인스턴스의 간섭 없이 할당된 몫을 확보할 수 있도록 합니다. AI 작업의 경우, 이를 통해 단일 NVIDIA A100 또는 H100 GPU로 여러 머신 러닝 실험, 트레이닝 세션 또는 추론 작업을 동시에 실행할 수 있습니다.

이러한 리소스를 공유하는 방법에는 크게 두 가지가 있습니다:

• 하드웨어 수준 가상화: NVIDIA의 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기술은 GPU를 물리적으로 분리된 섹션으로 분할하여 인스턴스 간 강력한 분리를 보장합니다.
• 소프트웨어 수준 가상화: 이 방법은 드라이버와 소프트웨어를 사용하여 GPU 리소스를 분할하므로 유연성은 더 높지만 격리 수준은 약간 떨어집니다.

GPU와 기존 CPU 가상화의 주요 차이점 중 하나는 메모리 관리에 있습니다. GPU는 표준 시스템 RAM과 다르게 작동하는 고대역폭 메모리(HBM)를 사용합니다. 이 메모리를 효율적으로 관리하는 것은 특히 미세 조정이나 대규모 훈련과 같은 리소스 집약적인 AI 작업에서 매우 중요합니다.

이러한 기초적인 이해는 GPU 가상화가 실제 시나리오에서 어떻게 AI 성능을 향상시키는지 살펴볼 수 있는 발판이 됩니다.

AI 및 머신 러닝 워크로드의 이점

가상화는 AI 및 머신 러닝(ML) 워크로드의 문제를 직접적으로 해결하는 다양한 이점을 제공합니다.

GPU 활용도 극대화가 가장 두드러진 장점 중 하나입니다. 1만 달러에서 3만 달러에 이르는 고성능 GPU는 데이터 전처리나 모델 설정과 같은 작업에서 활용도가 떨어지는 경우가 많습니다. 가상화는 여러 작업이 동일한 GPU를 공유하여 유휴 시간을 줄이고 하드웨어 비용을 절감함으로써 이러한 고가의 리소스를 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 조직은 물리적 GPU를 추가하지 않고도 더 많은 사용자와 애플리케이션에 서비스를 제공할 수 있습니다.

개발의 유연성은 또 다른 게임 체인저입니다. 가상화를 통해 개발자는 다양한 CUDA 버전, 메모리 크기 또는 드라이버 구성 등 특정 요구사항에 맞는 가상 GPU 인스턴스를 생성할 수 있습니다. 이렇게 분리하면 PyTorch, TensorFlow 또는 JAX와 같은 프레임워크를 사용하는 프로젝트가 충돌 없이 공존할 수 있으므로 워크플로를 간소화하고 혁신을 가속화할 수 있습니다.

확장성 관리가 훨씬 쉬워집니다. AI 워크로드는 그 요구 사항이 매우 다양할 수 있습니다. 예를 들어, 소규모 신경망 훈련에는 최소한의 리소스만 필요하지만 대규모 언어 모델을 미세 조정하려면 엄청난 연산 능력이 필요할 수 있습니다. 가상 인스턴스는 워크로드의 강도에 따라 리소스를 할당하여 동적으로 확장 또는 축소할 수 있습니다. 이러한 적응성은 항상 효율적인 리소스 사용을 보장합니다.

멀티 테넌시 지원은 다양한 요구 사항을 가진 조직에 특히 유용합니다. 인프라를 공유함으로써 여러 부서, 고객 또는 애플리케이션이 물리적 하드웨어를 관리할 필요 없이 GPU 리소스에 액세스할 수 있습니다. 클라우드 제공업체는 서비스형 GPU를 제공하여 사용자가 성능 격리를 유지하고 관리 복잡성을 줄이면서 가상 GPU 인스턴스를 활용할 수 있도록 할 수도 있습니다.

마지막으로, 장애 격리는 안정성을 보장합니다. 하나의 가상 인스턴스가 충돌하거나 리소스를 과도하게 소비하더라도 동일한 GPU를 공유하는 다른 인스턴스가 중단되지 않습니다. 이러한 안정성은 여러 AI 서비스가 원활하고 일관되게 실행되어야 하는 프로덕션 환경에서 매우 중요합니다.

GPU 가상화는 리소스 사용을 최적화할 뿐만 아니라 복잡하고 끊임없이 변화하는 워크로드를 처리하는 데 필요한 도구와 유연성을 AI 팀에 제공합니다.

AI/ML 인프라: 타임 슬라이싱 GPU 설명

하드웨어 및 인프라 요구 사항

가상화된 GPU 환경에서 최고의 AI 성능을 얻으려면 올바른 하드웨어 및 상호 연결 선택에 크게 좌우됩니다. 이러한 결정은 AI 워크로드에 대한 GPU 가상화의 잠재력을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.

올바른 GPU 아키텍처 선택

AI 작업을 위한 GPU를 선택할 때는 메모리 용량, 빠른 대역폭, 내장된 가상화 지원 기능을 갖춘 모델을 선택하세요. 많은 최신 GPU는 여러 개의 독립된 인스턴스로 분할할 수 있어 여러 사용자 또는 애플리케이션이 전용 컴퓨팅 및 메모리 리소스를 가질 수 있습니다. 하지만 올바른 GPU를 선택하는 것은 방정식의 일부일 뿐이며, 지원하는 스토리지 및 네트워크 인프라도 그 성능을 따라잡을 수 있어야 합니다.

스토리지 및 네트워크 요구 사항

AI 워크로드에는 대량의 데이터를 관리해야 하는 경우가 많기 때문에 고속 NVMe 스토리지와¨NBSP;저지연 네트워크가 필수적입니다. 엔터프라이즈 환경에서는 강력한 내구성 등급을 갖춘 NVMe 드라이브가 AI 애플리케이션에서 발생하는 읽기/쓰기 주기를 처리하는 데 이상적입니다.

노드 간 데이터 교환의 경우, InfiniBand 또는 고급 이더넷 솔루션과 같은 기술이 원활한 운영에 필요한 대역폭을 제공합니다. 분산 파일 시스템을 사용해 병렬 I/O를 활성화하면 여러 프로세스가 동시에 데이터에 액세스할 때 병목 현상을 최소화할 수 있습니다. 스토리지와 네트워크 요구 사항이 충족되면 다음 단계는 리소스 정렬 방식을 미세 조정하는 것입니다.

리소스 정렬 및 토폴로지 최적화

리소스 정렬을 최적화하려면 NUMA(비균일 메모리 액세스)를 구성하여 GPU, 메모리, CPU 간의 직접 연결을 보장하세요. 고속 네트워크 인터페이스를 할당하고 PCIe 레인을 전용으로 지정하여 지연 시간을 줄이세요. 열 스로틀링을 방지하고 시스템 안정성을 유지하려면 강력한 냉각 장치와 충분한 전력 용량이 중요합니다. 또한 스토리지를 처리 장치에 가깝게 배치하면 지연 시간을 더욱 단축하여 보다 효율적이고 응답성이 뛰어난 시스템 아키텍처를 만들 수 있습니다.

가상 머신 및 GPU 구성

하드웨어 설정이 완료되면 다음 단계는 최적의 AI 성능을 보장하기 위해 가상 머신(VM)과 GPU를 구성하는 것입니다. 적절한 구성을 통해 가상화된 GPU의 잠재력을 발휘하여 AI 워크로드에 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다. 이러한 리소스를 효율적으로 구성하고 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

전체 GPU 패스스루와 vGPU 파티셔닝 비교

GPU 구성에는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다: GPU 패스스루와 vGPU 파티셔닝입니다.

• GPU 패스스루는 전체 GPU를 단일 VM에 전용으로 사용하여 까다로운 AI 학습 작업에 네이티브에 가까운 성능을 제공합니다. 이 설정은 전력을 최대화하지만 GPU를 하나의 VM으로 제한하므로 소규모 워크로드에서는 비효율적일 수 있습니다.
• 반면에 vGPU 파티셔닝은 GPU를 여러 가상 슬라이스로 나눕니다. 이 접근 방식은 추론 워크로드나 소규모 트레이닝 작업과 같이 GPU의 전체 성능을 필요로 하지 않는 작업에 더 비용 효율적입니다.

NVIDIA A100 및 H100과 같은 최신 GPU는 MIG(멀티 인스턴스 GPU)를 지원하므로 단일 카드에서 최대 7개의 격리된 GPU 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 이 기능은 하드웨어 활용도를 극대화하는 동시에 비용을 절감하는 데 적합합니다.

올바른 선택은 사용 사례에 따라 다릅니다:

• 언어 모델 훈련이나 딥 러닝 연구와 같은 대규모 훈련의 경우 일반적으로 GPU 패스스루가 더 나은 옵션입니다.
• 추론 제공, 개발 또는 테스트와 같은 작업의 경우 vGPU 파티셔닝이 더 나은 리소스 효율성과 비용 절감을 제공합니다.

최대 병렬 처리를 위한 리소스 할당

병목 현상을 방지하고 원활한 AI 운영을 보장하려면 효율적인 리소스 할당이 필수적입니다. 리소스 균형을 맞추는 방법은 다음과 같습니다:

• CPU 할당: 컨텍스트 전환을 최소화하기 위해 각 VM에 특정 CPU 코어를 할당합니다. 일반적으로 GPU당 4~8개의 CPU 코어를 할당하는 것이 효과적이지만, 이는 AI 프레임워크와 워크로드의 복잡성에 따라 달라질 수 있습니다.
• 메모리 관리: 시스템 RAM과 GPU 메모리를 모두 계획하세요. 대부분의 AI 작업을 위해 GPU당 최소 16~32GB의 RAM을 할당하고 하이퍼바이저를 위한 충분한 메모리를 확보하세요. 대용량 페이지를 사용하면 데이터 사용량이 많은 작업에서 메모리 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
• GPU 메모리: vGPU 파티셔닝을 사용할 때는 GPU 메모리 사용량을 면밀히 모니터링하세요. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 일부 프레임워크는 GPU 메모리를 동적으로 할당할 수 있지만, 제한을 설정하면 한 워크로드가 리소스를 독점하지 않도록 할 수 있습니다.
• 네트워킹: 네트워크 인터페이스에 SR-IOV(단일 루트 I/O 가상화 )를 활성화하여 VM이 하드웨어에 직접 액세스할 수 있도록 하세요. 이는 네트워크 지연 시간을 줄여주며, 이는 여러 노드에 걸쳐 분산된 AI 학습에 특히 중요합니다.

GPU 오케스트레이션 도구

리소스가 할당되면 오케스트레이션 도구는 특히 확장된 AI 환경에서 GPU 관리를 간소화할 수 있습니다.

• NVIDIA GPU 오퍼레이터: 이 도구는 GPU 드라이버 설치, 컨테이너 런타임 설정, Kubernetes 내 상태 모니터링과 같은 작업을 자동화합니다. 클러스터 전반에서 일관된 구성을 보장하고 수동 작업 부하를 줄여줍니다.
• 쿠버네티스 GPU 플러그인: NVIDIA 디바이스 플러그인과 같은 플러그인을 사용하면 GPU 스케줄링 및 할당을 미세 조정할 수 있습니다. 부분적인 GPU 사용을 지원하며 Kubernetes 기반 워크로드에 대한 정밀한 리소스 관리를 가능하게 합니다.
• SLURM: 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 워크로드를 위해 설계된 작업 스케줄러인 SLURM은 GPU 토폴로지 인식, 공정 공유 스케줄링 및 리소스 예약과 같은 기능을 제공합니다. 특히 다중 사용자, 다중 프로젝트 환경을 관리하는 데 유용합니다.
• 도커와 NVIDIA 컨테이너 툴킷: 이 설정을 사용하면 컨테이너가 워크로드 간 격리를 유지하면서 GPU에 액세스할 수 있습니다. 오케스트레이션 플랫폼과 원활하게 통합되므로 AI 애플리케이션 배포를 위한 유연한 옵션이 됩니다.

AI 인프라가 성장함에 따라 이러한 오케스트레이션 도구는 필수 불가결한 요소가 됩니다. 리소스 관리를 자동화하고 활용도를 높이며 공유 하드웨어에서 여러 워크로드를 효율적으로 실행하는 데 필요한 인텔리전스를 제공합니다.

성능 모니터링 및 스케줄링

하드웨어와 구성을 설정한 후 원활한 운영을 위한 다음 단계는 모니터링과 스케줄링에 집중하는 것입니다. 이 두 가지 관행은 GPU 가상화 환경에서 최고의 AI 성능을 유지하는 중추적인 역할을 합니다. 리소스 사용량과 스마트한 스케줄링 전략에 대한 적절한 가시성이 없으면 아무리 좋은 하드웨어 설정도 부족할 수 있습니다. 프로파일링, 스케줄링, 지속적인 모니터링은 AI 워크로드가 효율적이고 효과적으로 유지되도록 보장합니다.

AI 워크로드 프로파일링

프로파일링은 AI 워크로드의 맥박을 파악하는 것과 같으며, 병목 현상을 정확히 찾아내고 성능이 저하되기 전에 리소스가 현명하게 사용되고 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 목표는 다양한 작업이 GPU 리소스, 메모리 및 컴퓨팅 주기를 어떻게 소비하는지 이해하는 것입니다.

NVIDIA Nsight Systems는 CUDA 애플리케이션을 프로파일링하는 데 유용한 도구로, GPU 사용률, 메모리 전송 및 커널 실행 시간에 대한 자세한 인사이트를 제공합니다. 딥 러닝 프레임워크의 경우 프로파일링 도구는 워크로드가 GPU, 메모리 또는 CPU를 사용하는지 여부를 식별하는 데 도움이 되며, 이는 리소스 할당을 미세 조정하는 데 매우 중요합니다.

TensorFlow Profiler 및 PyTorch Profiler와 같은 프레임워크별 도구는 더욱 심층적으로 분석합니다. TensorFlow Profiler는 단계별 시간을 세분화하여 데이터 로딩, 전처리, 학습과 같은 작업에 얼마나 많은 시간이 소요되는지 보여줍니다. 한편, PyTorch Profiler는 메모리 사용량을 면밀히 살펴볼 수 있어 메모리 누수나 비효율적인 텐서 연산을 포착하는 데 도움이 됩니다.

프로파일링 시 주목해야 할 주요 메트릭은 다음과 같습니다:

• GPU 사용률: 효율적인 사용을 보장하기 위해 훈련 중에는 80% 이상을 목표로 하세요.
• 메모리 대역폭 사용률: GPU 메모리가 얼마나 잘 사용되고 있는지 보여줍니다.
• 커널 효율성: 작업이 GPU 아키텍처에 얼마나 효과적으로 맞춰지는지를 나타냅니다.

가상화된 환경에서는 추가된 하이퍼바이저 계층으로 인해 프로파일링이 조금 더 까다로워집니다. vSphere 성능 차트 또는 KVM 성능 모니터링과 같은 툴을 사용하면 VM 수준 메트릭과 게스트 수준 프로파일링 데이터의 상관 관계를 파악하여 이 격차를 해소할 수 있습니다. 이러한 이중 계층 접근 방식은 성능 문제가 가상화 계층 때문인지 아니면 워크로드 자체 때문인지 파악하는 데 도움이 됩니다.

프로파일링에서 얻은 인사이트는 더 스마트한 스케줄링 전략에 직접 제공되므로 리소스를 효과적으로 할당할 수 있습니다.

AI 워크로드 스케줄링

스케줄링은 여러 AI 워크로드를 처리하면서 GPU를 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 마법이 일어나는 곳입니다. 분산된 작업 동기화부터 중요한 작업의 우선순위 지정까지, 다양한 전략으로 다양한 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

• 그룹 스케줄링: 동기식 훈련에 적합한 이 방법은 분산 훈련의 모든 프로세스를 조정하여 작업자가 유휴 상태에 놓이지 않도록 합니다.
• 예측적 스케줄링: 이 접근 방식은 과거 데이터를 분석하여 모델 크기 및 데이터 세트 특성과 같은 요소를 기반으로 작업 런타임을 예측하여 보다 스마트하게 워크로드를 배치할 수 있도록 합니다.
• 작업 선점: 우선순위가 높은 작업이 일시적으로 우선순위가 낮은 작업을 밀어낼 수 있습니다. 체크포인트 인식 스케줄러는 작업을 안전하게 일시 중지하고 상태를 저장한 후 나중에 리소스가 여유가 생기면 다시 시작합니다.
• 공정한 공유 스케줄링: 과거 사용량을 추적하고 우선순위를 동적으로 조정하여 사용자 또는 프로젝트 간에 리소스가 공정하게 배분되도록 합니다.

어떤 예약 방법을 선택하느냐에 따라 시스템 효율성이 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 일괄 예약은 마감일이 유연한 연구 설정에 적합하지만, 실시간 예약은 짧은 지연 시간이 필요한 추론 워크로드에 필수적입니다.

일단 스케줄링이 설정되면 지속적인 모니터링을 통해 모든 것이 순조롭게 진행되고 있는지 확인할 수 있습니다.

모니터링 및 벤치마킹

지속적인 모니터링은 조기 경보 시스템 역할을 하여 잠재적인 문제가 생산에 차질을 빚기 전에 포착합니다. 실시간 메트릭과 과거 데이터를 결합하면 눈에 띄지 않을 수 있는 추세와 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다.

GPU 모니터링 도구는 사용률과 메모리 사용량부터 온도와 전력 소비까지 모든 것을 추적해야 합니다. NVIDIA의 데이터센터 GPU 매니저(DCGM) 는 강력한 옵션으로, Prometheus 및 Grafana와 같은 플랫폼과 통합되어 종합적인 보기를 제공합니다. 이러한 도구는 성능을 저하시킬 수 있는 열 스로틀링이나 메모리 압박과 같은 문제를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

애플리케이션 수준 모니터링은 학습 손실, 검증 정확도, 수렴률과 같은 AI 관련 메트릭에 집중합니다. MLflow 및 가중치 및 편향과 같은 도구는 이러한 메트릭과 시스템 성능 데이터를 결합하여 워크로드 상태에 대한 완전한 그림을 제공합니다.

분산 훈련의 경우 네트워크 모니터링은 필수입니다. 노드 간의 대역폭 사용량, 지연 시간, 패킷 손실을 추적하는 것이 중요합니다. 인피니밴드와 같은 고속 인터커넥트는 원활한 그라데이션 동기화 및 데이터 병렬 훈련을 보장하기 위해 특수한 도구가 필요합니다.

벤치마킹은 성능 기준선을 설정하고 최적화를 검증하는 데 도움이 됩니다. MLPerf 벤치마크는 다양한 AI 모델과 하드웨어 설정에서 훈련 및 추론을 평가하기 위한 표준 선택입니다. 가상화된 환경에서 이러한 테스트를 실행하면 기준선을 설정하고 구성 문제를 파악할 수 있습니다.

NVIDIA의 딥러닝 예제 저장소에 있는 것과 같은 합성 벤치마크도 유용합니다. 특정 시나리오를 시뮬레이션하여 가상화 오버헤드를 분리하고 환경이 예상대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

한 달에 한 번씩 정기적으로 벤치마킹하면 드라이버 업데이트, 구성 드리프트 또는 하드웨어 성능 저하와 같은 눈에 띄지 않는 문제를 발견할 수 있습니다.

AI 인프라를 위한 FDC 서버

AI 시스템에서 최고의 성능을 달성하려면 안정적인 호스팅 인프라를 확보하는 것은 타협할 수 없는 문제입니다. 올바른 호스팅 파트너는 프로파일링, 스케줄링 및 모니터링 전략이 원활하게 작동하도록 보장하여 AI 워크로드를 효과적으로 최적화하는 데 필요한 백본을 제공합니다.

이러한 안정적인 인프라를 통해 앞서 설명한 프로파일링, 스케줄링 및 오케스트레이션 기술을 고급 배포할 수 있습니다.

AI 워크로드를 위한 GPU 서버

FDC 서버는 AI 및 머신 러닝 애플리케이션을 위해 특별히 맞춤화된 GPU 호스팅을 제공합니다. 월 1,124달러부터 시작하는 GPU 서버에는 무제한 대역폭이 제공되므로 대규모 데이터 세트나 분산 학습을 수행할 때 꼭 필요한 기능입니다. 이 기능은 데이터 전송 제한에 대한 걱정을 없애주므로 예측 가능한 비용을 유지할 수 있도록 도와줍니다.

서버는 고도로 사용자 정의가 가능하므로 컴퓨터 비전 작업과 같은 고용량 메모리 AI 모델이나 특수 GPU 설정에 맞게 하드웨어 구성을 미세 조정할 수 있습니다. 즉각적인 배포를 통해 변동하는 수요를 충족하기 위해 GPU 리소스를 빠르게 확장할 수 있습니다.

주요 기능으로는 까다로운 AI 워크로드를 처리하는 데 중요한 GPU 패스스루, vGPU 파티셔닝 및 사용자 지정 스케줄링 지원이 있습니다.

무제한 대역폭 및 글로벌 배포

무제한 대역폭은 데이터가 많은 AI 프로젝트의 판도를 바꿀 수 있습니다. 대규모 모델을 훈련하려면 스토리지 시스템, 컴퓨팅 노드, 모니터링 도구 간에 테라바이트 단위의 데이터를 이동해야 하는 경우가 많습니다. FDC 서버는 데이터 전송 한도를 없앰으로써 예산을 예측 가능하게 유지하고 워크플로우를 중단 없이 유지할 수 있습니다.

전 세계 74개 지점을 보유한 FDC 서버는 최신 AI 인프라에 필요한 지리적 범위를 제공합니다. 이 글로벌 네트워크를 통해 컴퓨팅 리소스를 데이터 소스에 더 가깝게 배치하여 분산된 학습 설정의 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 추론의 경우, 모델을 에지 위치에 배포하여 최종 사용자에게 더 빠른 응답 시간을 보장할 수 있습니다.

글로벌 인프라는 재해 복구 및 이중화에서도 중요한 역할을 합니다. 한 위치에 장애가 발생하면 워크로드를 다른 지역으로 원활하게 마이그레이션하여 운영을 원활하게 유지할 수 있습니다. 여러 지역의 AI 파이프라인을 관리하는 조직의 경우 74개 리전 전체에 일관된 인프라를 보유하면 리소스가 어디에 배포되든 가상화 설정, 모니터링 도구, 스케줄링 전략의 균일성을 보장할 수 있습니다.

또한 FDC 서버는 GPU 드라이버, 가상화 충돌 또는 리소스 할당과 관련된 모든 문제를 해결하기 위해 연중무휴 24시간 지원을 제공합니다. 따라서 복잡한 가상화된 GPU 환경에서도 다운타임을 최소화할 수 있습니다.

이러한 기능을 종합하면 최적화된 AI 성능을 달성하기 위한 강력한 기반을 제공합니다.

결론

이 가이드는 고급 하드웨어, 미세 조정된 리소스, 견고한 인프라를 결합하여 AI 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방법을 강조합니다.

AI 워크로드를 최대한 활용하려면 하드웨어, 리소스 할당 및 인프라를 특정 요구 사항에 맞게 조정하세요. 성능을 극대화하려면 GPU 패스스루가 이상적이며, vGPU 파티셔닝은 리소스를 효율적으로 공유할 수 있는 방법을 제공합니다.

하드웨어 선택과 리소스 튜닝의 시너지 효과는 성능 최적화의 핵심입니다. 메모리 대역폭이 넉넉한 GPU를 사용하고 NVMe 스토리지를 통합하며 높은 네트워크 처리량을 보장하면 학습 효율성과 모델 출력을 직접적으로 향상시킬 수 있습니다. 시스템의 토폴로지를 미세 조정하면 상호 연결 지연이 줄어들고 프로파일링과 지능형 스케줄링은 GPU 사용량을 극대화합니다. 오케스트레이션 도구는 일관되고 높은 수준의 성능을 보장합니다.

신뢰할 수 있는 호스팅 파트너가 모든 것을 하나로 묶어줍니다. 리소스 문제를 극복하고자 하는 조직에게는 안정적인 호스팅이 중요합니다. FDC 서버는 데이터 전송 제한과 예측할 수 없는 비용을 없애는 옵션인 무제한 대역폭으로 월 1,124달러에 GPU 호스팅을 제공합니다.

지리적 확장성, 즉각적인 배포, 연중무휴 지원과 같은 기능을 통해 AI 운영을 원활하게 확장할 수 있습니다. 여러 지역에 분산된 트레이닝을 관리하든, 에지 추론 모델을 배포하든, 안정적인 인프라는 AI 프로젝트의 속도를 늦추는 많은 기술적 장애물을 제거합니다.

AI에서 성공을 거두려면 GPU 성능, 정밀한 리소스 관리, 안정적인 호스팅이 원활하게 조화를 이루어야 합니다. 이러한 전략을 따르고 FDC 서버의 인프라를 활용하면 최고의 AI 성능을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

GPU 가상화는 어떻게 AI 워크로드를 더 효율적이고 비용 효율적으로 만들 수 있나요?

GPU 가상화를 사용하면 여러 가상 머신이 하나의 물리적 GPU를 활용하여 효율성을 높이는 동시에 비용을 절감할 수 있습니다. 리소스를 공유함으로써 추가 하드웨어가 필요하지 않으므로 이미 사용 가능한 하드웨어를 더 잘 활용하고 전체 비용을 절감할 수 있습니다.

또한 이러한 설정은 확장 및 관리가 훨씬 쉬워집니다. 조직은 모든 가상 머신에 별도의 GPU를 사용하지 않고도 더 많은 AI 워크로드를 처리할 수 있습니다. 결과는? 간소화된 성능과 통제된 비용 - AI 및 머신 러닝 프로젝트에 이상적인 조합입니다.

GPU 패스스루와 vGPU 파티셔닝의 차이점은 무엇이며, 각각 언제 사용해야 하나요?

GPU 패스스루의 경우, 전체 GPU가 단일 가상 머신(VM)에 전용으로 사용되므로 물리적 하드웨어에서 실행하는 것과 거의 구분할 수 없는 성능을 제공합니다. 따라서 AI 모델 트레이닝, 딥 러닝, 3D 렌더링과 같이 성능을 최대한 끌어올려야 하는 까다로운 작업에 적합한 옵션입니다.

이와는 대조적으로 vGPU 파티셔닝은 단일 GPU를 여러 하드웨어 기반 세그먼트로 분할하여 여러 가상 머신 또는 사용자가 동일한 GPU를 동시에 공유할 수 있도록 합니다. 이 설정은 유연성과 효율적인 리소스 사용의 균형을 맞추는 것이 최우선 과제인 가상 데스크톱이나 협업 워크스테이션과 같은 공유 환경에 가장 적합합니다.

GPU 가상화 환경에서 AI 워크로드를 모니터링하고 최적화하는 데 가장 적합한 도구와 전략은 무엇인가요?

GPU 가상화 환경에서 AI 워크로드를 최대한 활용하려면 리소스 사용량과 성능에 대한 실시간 데이터를 제공하는 GPU 모니터링 도구를 활용하는 것이 필수적입니다. 예를 들어, NVIDIA의 vGPU 관리 솔루션을 사용하면 GPU 사용률을 쉽게 추적하고 리소스 배포 방식을 최적화할 수 있습니다.

또 다른 핵심 접근 방식은 Kubernetes와 같은 오케스트레이션 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이러한 플랫폼은 워크로드를 동적으로 조정하고 리소스를 보다 효과적으로 할당하여 더 나은 GPU 성능을 달성할 수 있도록 도와줍니다. 또한 정기적으로 하이퍼파라미터를 미세 조정하고 데이터 파이프라인을 개선하는 것도 성능 수준을 높게 유지하는 데 큰 역할을 합니다. GPU 메트릭을 지속적으로 모니터링하면 병목 현상을 조기에 발견하고 리소스 충돌을 방지하여 AI 작업이 원활하게 실행되도록 할 수 있습니다.