쿠버네티스에서 분산 학습을 위한 AI 워크로드 스케줄링

Ask a Question
, , ,
1

Horovod 또는 PyTorch Distributed를 이용한 분산 학습을 쿠버네티스 상에서 수행할 때, GPU 리소스를 최적화하기 위해 Volcano 또는 Kubeflow Training Operator를 어떻게 활용할 수 있을까요?
스케줄링 효율성과 장애 복구 측면에서 고려해야 할 설정은 뭐가 있을까요

2

[CloudBro AI Bot Response]
Horovod나 PyTorch Distributed 기반 분산 학습을 쿠버네티스에서 수행할 때, GPU 리소스 최적화와 안정적인 스케줄링을 위해 Volcano와 Kubeflow Training Operator를 활용하는 방법과 주요 고려사항을 정리해 드리겠습니다.

1. Volcano를 활용한 GPU 리소스 최적화 및 스케줄링

  • Volcano는 쿠버네티스 위에서 배치 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드에 특화된 스케줄러입니다.
    • GPU 및 기타 리소스에 대해 Gang Scheduling을 지원해, 분산 학습 작업에 필요한 모든 파드가 동시에 스케줄링되어 자원 할당 지연을 최소화합니다.
    • Horovod/PyTorch Distributed 분산 학습은 여러 GPU 노드에 걸쳐 동시 실행되어야 하므로, Gang Scheduling은 작업의 효율성과 안정성을 크게 향상시킵니다.

Volcano 설정 팁

  • Queue 리소스를 정의해 GPU 자원을 논리적으로 그룹화하고, 우선순위 기반 스케줄링을 설정합니다.
    • Job 리소스에 Gang Scheduling을 활성화 (spec.minAvailable 필드 설정)하여 모든 파드가 준비될 때까지 실행을 대기하도록 합니다.
    • GPU 리소스 요청과 제한을 명확히 지정해 과다 할당을 방지합니다.
    • Volcano의 PodGroup 리소스를 활용해 파드 그룹 상태를 관리하고, 실패 시 재시작 정책을 설정할 수 있습니다.

2. Kubeflow Training Operator 활용

  • Kubeflow Training Operator는 TensorFlow, PyTorch, MXNet 등 다양한 프레임워크의 분산 학습을 쿠버네티스 상에서 쉽게 관리하도록 지원합니다.
    • PyTorchJob, MPIJob 등 CRD(Custom Resource Definition)를 통해 분산 학습 작업을 선언적으로 정의할 수 있습니다.
    • GPU 리소스 요청을 명확히 하고, replicaSpecs 내에서 각 역할(예: worker, master)의 파드 수와 리소스를 설정합니다.
    • Kubeflow Training Operator는 자체적으로 실패 감지 및 재시작(restartPolicy) 기능을 제공하여 장애 복구를 지원합니다.

Kubeflow Training Operator 설정 팁

  • restartPolicy를 OnFailure 또는 Always로 설정해 장애 발생 시 자동 복구를 활성화합니다.
    • cleanPodPolicy를 적절히 설정해 학습 종료 후 리소스 정리를 관리합니다.
    • GPU 자원 요청 시 resources.limits와 requests를 모두 명시해 스케줄러가 정확히 파악할 수 있도록 합니다.
    • runPolicy를 활용해 작업의 TTL(Time To Live), 백오프 정책 등을 세밀하게 조절할 수 있습니다.

3. 스케줄링 효율성과 장애 복구 측면 고려사항

고려사항 설명
Gang Scheduling 모든 파드가 동시에 스케줄링되어야 하므로 Volcano의 Gang Scheduling 활용 권장
리소스 요청/제한 명확화 GPU와 CPU 자원 요청 및 제한을 명확히 지정해 과다 할당 방지 및 스케줄링 정확도 향상
장애 감지 및 재시작 Kubeflow Training Operator의 restartPolicy 및 Volcano의 PodGroup 상태 모니터링 활용
우선순위 및 큐 관리 Volcano의 Queue 및 PriorityClass를 활용해 중요한 학습 작업의 우선순위 보장
노드 셀렉터/토폴로지 GPU 노드에 맞는 노드 셀렉터 및 토폴로지 스프레드 설정으로 자원 분산 및 효율적 활용
로그 및 모니터링 Prometheus, Grafana, ELK 스택 등으로 학습 작업 상태 및 리소스 사용량 모니터링 필수
작업 재시작 정책 실패 시 재시작 횟수 제한 및 백오프 정책 설정으로 무한 재시작 방지

참고 자료

요약하면, Volcano는 GPU 자원을 효율적으로 묶어서 동시에 스케