KAI Scheduler: Kubernetes GPU 워크로드 최적화를 위한 고급 스케줄링 기능 분석
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이 콘텐츠는 Kubernetes 환경에서 GPU 자원을 효율적으로 관리하고 싶은 플랫폼 엔지니어, 데브옵스 엔지니어, 그리고 머신러닝 인프라를 운영하는 IT 전문가들에게 매우 유용합니다. 특히 GPU 공유, 동적 리소스 할당, 워크로드 우선순위 및 공정성 보장과 같은 고급 스케줄링 기능에 대한 이해를 높이고자 하는 시니어 레벨의 전문가에게 추천합니다.
🔖 주요 키워드
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핵심 트렌드: Kubernetes 환경에서 AI/ML 워크로드 증가에 따라 GPU 자원의 효율적인 할당 및 관리가 중요해지고 있으며, KAI Scheduler는 이러한 요구사항을 충족시키는 고급 스케줄링 기능을 제공합니다.
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주요 변화 및 영향:
- 배치 스케줄링: Bin Packing 및 Spread Scheduling을 통해 노드 사용률 극대화 및 고가용성 확보.
- 워크로드 우선순위 및 계층적 큐: 다양한 중요도의 워크로드를 효과적으로 관리하고, 상위/하위 큐 구조를 통한 자원 분배.
- 공정성 보장: Dominant Resource Fairness (DRF) 기반의 쿼터 적용 및 재활당으로 공정한 자원 사용 환경 제공.
- 탄력적인 워크로드: 최소/최대 파드 수를 동적으로 조절하여 워크로드의 유연성 확보.
- 동적 리소스 할당 (DRA): Nvidia, AMD 등 멀티 벤더 GPU 지원으로 확장성 및 호환성 증대.
- GPU 공유: 단일 또는 다중 GPU를 파드 간에 공유하여 리소스 활용률 혁신적으로 개선.
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클라우드 & 온프레미스 지원: Karpenter와 같은 오토스케일러와의 통합을 통해 하이브리드 환경 지원.
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트렌드 임팩트: KAI Scheduler는 GPU 자원 낭비를 줄이고, AI/ML 모델 학습 및 추론 속도를 향상시키며, 전반적인 컴퓨팅 인프라의 효율성을 높여 비용 절감과 생산성 증대에 기여할 수 있습니다. GPU 공유 기능은 특히 GPU 활용률을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.
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업계 반응 및 전망:
- GPU 요청이 어노테이션에 명시될 경우 Cluster Autoscaler가 이를 감지하지 못하는 문제점을 지적하며, 이를 해결하기 위한 유틸리티 파드 방식의 워크어라운드를 제시하나, 이 방식의 비효율성과 부정확성을 우려합니다.
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GPU 공유를 위한 더 나은 해결책으로 커스텀 리소스 정의 및 Operator를 통한 선언적 GPU 수요 관리와 autoscaler와의 통합을 제안하며, 이는 향후 Kubernetes GPU 스케줄링의 발전 방향을 시사합니다.
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톤앤매너: 전문적이고 기술 중심적인 톤으로 Kubernetes 환경에서의 고급 GPU 자원 관리 및 최적화 솔루션에 대한 심층적인 정보를 제공합니다.