GPU 워크로드 최적화를 위한 DCGM Exporter와 Kubernetes 기반 자동 스케일링 전략

핵심 트렌드

기존의 CPU/메모리 중심 HPA 메커니즘의 한계를 넘어, GPU 집약적 워크로드의 효율적인 관리를 위해 DCGM Exporter를 활용한 실시간 GPU 사용량 기반의 동적 자동 스케일링이 중요해지고 있습니다.

주요 변화 및 영향

• GPU 모니터링 강화: 전통적인 HPA가 간과했던 GPU 사용량을 Prometheus로 내보내 실시간 GPU 수요에 맞는 스케일링 결정을 가능하게 합니다.
• DCGM Exporter의 역할: NVIDIA DCGM(Data Center GPU Manager)과 NVML(NVIDIA Management Library)을 기반으로 GPU 클러스터 관리 및 모니터링 계층을 제공하며, Prometheus 메트릭 엔드포인트를 통해 통합됩니다.
• DCGM vs NVML vs DCGM Exporter: NVML은 저수준 GPU 직접 액세스를, DCGM은 고수준 클러스터 관리 및 정책/헬스 체크를, DCGM Exporter는 이들을 통합하여 Prometheus 메트릭을 제공하는 모니터링 레이어로서 기능합니다.
• Kubernetes 통합: DCGM Exporter를 DaemonSet으로 배포하고, 커스텀 리소스(CR)를 통해 관리하며, Prometheus 메트릭을 기반으로 워크로드 자동 스케일링 로직을 구현할 수 있습니다.
• 동적 스케일링 구현: 수집된 메트릭 수에 따라 워크로드의 스케일 업/다운을 결정하는 Kubernetes Operator 로직을 통해 GPU 자원을 최적으로 활용합니다.

트렌드 임팩트

GPU 워크로드의 성능 및 효율성을 극대화하고, 자원 낭비를 줄이며, 운영 비용을 절감하는 데 크게 기여합니다. 특히 AI/ML, HPC 등 GPU 의존성이 높은 서비스에서 운영 안정성과 확장성을 보장하는 핵심 기술입니다.

업계 반응 및 전망

GPU 컴퓨팅의 중요성이 증대함에 따라, DCGM Exporter와 같은 솔루션을 통해 GPU 자원을 클라우드 네이티브 환경에서 효율적으로 관리하고 자동화하려는 움직임이 가속화될 것으로 전망됩니다.