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GPU 운영 효율을 극대화하는 방법
- NovaTier의 GPU 오케스트레이션

바야흐로 'GPU의 시대'입니다. 생성형AI(Generative AI)와 거대언어모델(LLM)의 폭발적인 성장은 기업들에게 전례 없는 기회와 과제를 동시에 안겨주었습니다. 이제 AI는 단순한 기술적 실험을 넘어 기업의 핵심 경쟁력이 되었고, 이를 뒷받침하기 위해 엔비디아(NVIDIA)의 H100, A100과 같은 고성능 GPU 도입은 필수적인 선택이 되었습니다.

하지만 수억 원에서 수십억 원에 달하는 막대한 예산을 투입해 GPU 인프라를 구축했음에도 불구하고, 많은 기업이 기대만큼의 성과를 거두지 못하고 있습니다. 인프라를 도입하기만 하면 AI 혁신이 일어날 줄 알았지만, 현실은 복잡합니다. "어떤 팀은 GPU가 부족해 몇 주를 대기하고, 어떤 팀의 서버는 사용률이 10%도 안 된 채 방치되고 있는" 현상, 즉 자원의 불균형과 유휴 자원의 발생이 기업의 ROI(투자 대비 수익)를 갉아먹고 있기 때문입니다.

이러한 문제를 해결하고 제한된 자원 안에서 AI 개발 속도를 극대화할 수 있는 유일한 해법이 바로 'GPU 오케스트레이션(GPU Orchestration)'입니다.
 

많은 기업이 GPU 서버를 개별적으로 관리하거나, 특정 팀에 전담 서버를 할당하는 방식으로 운영합니다. 이러한 '사일로(Silo)' 방식의 인프라 운영은 초기에는 간편해 보일 수 있지만, 규모가 커질수록 다음과 같은 치명적인 문제점을 야기합니다.

1) 전사적 자원 가시성의 부재와 관리 프로세스의 파편화

조직 전체 관점에서 현재 어떤 GPU가 어느 정도의 부하를 견디고 있는지, 혹은 어떤 사용자가 특정 자원을 과도하게 독점하고 있는지에 대한 실시간 파악이 불가능해집니다. 통합된 관리 체계가 없다 보니, 관리자는 각 부서의 사용 현황을 파악하기 위해 수동으로 확인하거나 엑셀 시트에 의존하여 일일이 기록하는 비효율적인 상황에 직면하게 됩니다. 이러한 데이터 공백은 자원 배분의 불균형을 심화시키며, 인프라 확장을 위한 의사결정 시 객관적인 근거를 확보하지 못하게 만드는 원인이 됩니다.
 

2) 방치되는 유휴 자원으로 인한 막대한 재무적 손실

특정 연구원이 실험을 일시 중단하거나 모델 학습이 종료된 이후에도, 할당된 GPU 자원을 명시적으로 해제하지 않으면 해당 자원은 '좀비 상태'로 남게 됩니다. 이처럼 점유는 되어 있으나 실제 연산에는 활용되지 않는 유휴 자원은 다른 연구원의 절실한 작업 기회를 박탈할 뿐만 아니라, 아무런 생산성 없이 막대한 전력만을 소비하며 기업의 운영 비용을 지속적으로 발생시킵니다. 이는 고가의 하드웨어 자산이 창출해야 할 가치를 잠식하며 결과적으로 기업 전체의 ROI(투자 대비 수익)를 심각하게 저하시키는 결과를 초래합니다.
 

3) 비즈니스 민첩성을 저해하는 확장성의 한계

급변하는 AI 트렌드 속에서 새로운 프로젝트가 시작될 때마다 매번 서버를 새로 구매하고 물리적인 세팅을 반복해야 한다면, 비즈니스의 민첩성은 현저히 떨어질 수밖에 없습니다. 특히 갑작스러운 작업량 증가에 대응하기 위해 온프레미스 자원과 퍼블릭 클라우드를 유연하게 오가는 하이브리드 환경을 구축하고자 할 때, 수동 관리 방식으로는 복잡한 워크로드 이동과 환경 동기화를 감당하는 것이 불가능에 가깝습니다. 결국 인프라의 경직성이 기업의 혁신 속도를 따라가지 못하는 병목 현상이 발생하게 됩니다.

GPU 오케스트레이션은 복잡한 서버 환경에서 GPU 자원을 마치 하나의 커다란 수영장(Pool)처럼 통합하여 관리하고, 필요한 곳에 필요한 만큼의 자원을 실시간으로 배분하는 기술입니다.
 

1)  스마트 스케줄링 (Smart Scheduling)

스마트 스케줄링은 단순히 요청이 들어온 순서대로 자원을 할당하는 큐(Queue) 방식이 아닙니다. 오케스트레이터는 각 작업(Job)의 긴급도와 우선순위, 예상되는 연산 소요 시간, 그리고 해당 작업이 요구하는 정확한 GPU 메모리(VRAM) 용량을 사전에 정밀하게 분석합니다. 이를 바탕으로 가용 자원이 있는 최적의 노드를 찾아 작업을 배치함으로써, 특정 GPU에만 부하가 쏠리는 현상을 방지하고 시스템 전체의 처리량(Throughput)을 극대화합니다. 이는 연구원들의 대기 시간을 획기적으로 줄여줄 뿐만 아니라, 대규모 배치 작업과 실시간 추론 작업이 공존하는 복잡한 환경에서도 안정적인 서비스 운영을 보장합니다.

2) GPU 가상화 및 세밀한 자원 분할 (Fractional GPU & Virtualization)

과거에는 하나의 작업을 수행하기 위해 최소 단위인 GPU 1장을 통째로 점유해야 했으나, 이제는 고성능 GPU 한 장을 물리적 혹은 논리적으로 여러 조각으로 나누어 사용하는 가상화 기술이 핵심입니다. 예를 들어, 수천억 개의 파라미터를 가진 거대 모델 학습에는 수십 장의 GPU를 단일 클러스터로 묶어 할당하는 반면, 가벼운 코드 디버깅이나 간단한 추론 서비스에는 GPU 한 장의 메모리를 10~20% 단위로 미세하게 쪼개어 배분합니다. 이 방식을 통해 고가의 장비를 한 명의 사용자가 독점하는 낭비를 막고, 동일한 하드웨어 환경에서도 수배 더 많은 연구원이 동시에 접속하여 협업할 수 있는 고효율 환경을 실현합니다.
 

3) 쿠버네티스(Kubernetes)  기반의 컨테이너 표준화

현대 AI 개발의 가장 큰 기술적 허들 중 하나인 인프라 복잡성을 해결하기 위해, 도커(Docker)와 쿠버네티스(Kubernetes) 기술을 접목한 컨테이너 기반의 표준화된 운영 체계 구축은 이제 필수적입니다. 컨테이너를 표준화하면 각 프로젝트마다 요구되는 CUDA 버전, PyTorch나 TensorFlow의 특정 라이브러리 조합을 패키징하여 배포하기 때문에, 연구원은 환경 설정 오류(Dependency Hell)로 인한 스트레스 없이 클릭 한 번으로 일관된 개발 환경을 즉시 구축할 수 있습니다. 또한, 인프라 관리자는 컨테이너를 통해 하드웨어와 소프트웨어를 완벽히 격리함으로써, 특정 작업의 오류가 전체 서버 시스템에 영향을 주지 않도록 보안성과 안정성을 동시에 확보할 수 있습니다.

GPU 오케스트레이션을 성공적으로 도입한 기업은 단순한 기술적 진보 이상의 비즈니스 가치를 얻게 됩니다.

• TCO(총 소유 비용) 절감: 추가적인 하드웨어 전, 현재 보유한 자원이 100% 가동되고 있는지 확인하는 것이 우선적으로 필요합니다. 오케스트레이션은 파편화된 자원을 통합 관리하여 유휴 자원의 GPU를 식별하고, 이를 필요로 하는 다른 작업에 실시간으로 재배치함으로써 하드웨어 활용률을 기존 대비 2배 이상 높일 수 있습니다. 이는 하드웨어 구매 비용뿐만 아니라 데이터센터 상주 비용, 전력비, 유지보수비 절감으로 이어집니다.
• R&D 가속화: AI 경쟁력의 핵심은 누가 더 빠르게 고도화된 모델을 시장에 선보이느냐에 달려 있습니다. 기존 방식에서는 연구원이 모델을 학습시키기 위해 서버 환경을 직접 세팅하고 자원 할당을 기다리는 데 상당한 시간을 허비해야 했습니다. 하지만 오케스트레이션 환경에서는 자원 할당이 자동화되어, 연구원이 서버 세팅과 자원 확보를 위해 허비하던 시간을 모델 고도화에 집중할 수 있게 합니다. 이는 곧 제품 출시 시간(Time-to-Market)의 단축을 의미합니다.
• 그린 IT 실현: 탄소 중립과 지속 가능한 경영이 기업의 생존 과제로 떠오른 지금, 전력 소모가 극심한 GPU 서버의 효율적 운영은 환경적 측면에서도 매우 중요합니다. GPU 오케스트레이션은 비효율적으로 가동되는 서버를 최소화하고, 워크로드의 밀집도를 최적화하여 불필요한 에너지 낭비를 방지합니다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어 기업의 에너지 소비 효율을 극대화함으로써 탄소 배출량을 줄이는 ‘그린IT’ 인프라 구축의 핵심적인 역할을 수행합니다.

수십 년간 국내 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장을 이끌어온 클루닉스는 이러한 시장의 고충을 해결하기 위해 차세대 AI 통합 플랫폼 NovaTier(노바티어)를 선보였습니다.
NovaTier는 단순한 관리 도구가 아닙니다. 기업이 AI 중심 조직으로 전환하기 위해 필요한 모든 기능을 통합한 'AI OS'와 같습니다.

• HPC 노하우 기반의 강력한 스케줄러: 수천 대의 노드를 관리하던 클루닉스만의 독보적인 스케줄링 알고리즘이 GPU 환경에 최적화되어 적용되었습니다. 특히 대규모 배치 작업 스케줄러인 Slurm을 통합한 자체 스케줄러를 통해, Slurm으로는 불가능했던 정밀한 GPU 제어 및 예약 관리를 실현할 수 있습니다.
• 사용자 친화적인 인터페이스: 복잡한 코딩이나 인프라 지식이 없어도 연구원들이 웹 기반 대시보드에서 손쉽게 자원을 할당받고 실험 및 개발을 시작할 수 있습니다. 관리자 또한 모든 GPU 노드를 중앙에서 통합·관리할 수 있습니다.
• 멀티 클라우드 플랫폼 자동 오케스트레이션: 다양한 클라우드 환경에서 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라를 자동화하고 최적화합니다. AWS 및 Naver Cloud Platform을 비롯한 여러 클라우드 공급자를 지원하며, 워크로드 분석을 통해 최적의 인프라 조합을 자동으로 선택하고 배포합니다.
• Kubernetes 기반 오케스트레이션: 컨테이너의 배포, 확장, 관리를 자동화하믕로써 개발자는 인프라 관리보다 AI 모델 개발에 집중할 수 있습니다.
• 강력한 보안 및 거버넌스: 엔터프라이즈 환경에서 필수적인 권한 관리, 데이터 보안, 감사 로그 기능을 제공하여 안전한 AI 개발 환경을 보장합니다. 특히 SSH 인증 등을 통해 VM 간의 보안 상호 작용이 포함되어 사용자 간의 안전하고 원활한 공동 작업이 가능하여, 공유 프로젝트 진행 시 데이터 보안이나 작업 흐름 효율성을 저하시키지 않고 의사소통 및 협업이 가능하게 합니다.

AI 기술 패권 경쟁에서 승리하기 위한 핵심 조건은 단순히 얼마나 값비싼 하이엔드 장비를 많이 보유했느냐가 아닙니다. 그보다는 확보한 유한한 자원을 얼마나 '전략적이고 똑똑하게' 활용하여 가치 있는 결과물을 도출해내느냐에 비즈니스의 성패가 달려 있습니다. GPU 오케스트레이션은 단순히 서버를 관리하는 기술적 도구를 넘어, 기업의 AI 역량을 극대화하고 물리적 한계를 극복하게 만드는 지능형 가속 엔진으로서 이제 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략입니다.

인프라 관리의 고질적인 복잡성과 자원 배분의 비효율은 검증된 오케스트레이션 전문가에게 맡기십시오. 여러분의 연구 인력과 비즈니스 팀은 인프라와 씨름하는 시간 대신, 세상을 바꿀 혁신적인 AI 모델을 설계하고 실제 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 과업에만 온전히 집중해야 합니다. 클루닉스의 NovaTier는 복잡한 인프라를 투명하고 효율적으로 시각화하여, 여러분의 AI 여정이 중단 없이 가속화될 수 있도록 가장 신뢰할 수 있는 기술적 토대이자 든든한 파트너가 되어드릴 것입니다.

지금 이 순간, 우리 조직의 GPU 활용도를 냉정하게 점검해 보십시오. 혹시 수억 원을 호가하는 귀중한 GPU 자원이 비효율적인 관리 체계 속에 갇혀, 아무런 생산적인 업무도 수행하지 못한 채 막대한 전력과 열기만 내뿜으며 방치되고 있지는 않습니까? 그 유휴 자원 속에 숨겨진 혁신의 기회를 찾아내는 것이 바로 지금 귀사가 가장 먼저 실행해야 할 결단입니다.