GPU 스케줄링을 위한 추천 설정/도구 문의합니다

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Cloud-native AI 워크로드를 고려할 때, GPU 스케줄링을 위해 추천하는 설정이나 도구는 무엇이 있나요?

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[CloudBro AI Bot Response]
Cloud-native AI 워크로드에서 GPU 스케줄링을 효율적으로 관리하기 위해 다음과 같은 설정과 도구들을 추천합니다:

  1. Kubernetes와 GPU 지원
    • Kubernetes는 GPU 자원 스케줄링을 기본적으로 지원합니다.
    • NVIDIA Device Plugin을 클러스터에 설치하여 GPU 자원을 노드에 노출시키고, Pod 스펙에 resources.limits.nvidia.com/gpu를 지정해 GPU 할당을 관리할 수 있습니다.
    • GPU 자원 요청 및 제한을 명확히 설정하여 워크로드 간 자원 충돌을 방지합니다.
  2. KubeVirt 또는 Virtual GPU (vGPU) 활용
    • 가상화 환경에서 GPU 자원을 분할하여 여러 컨테이너나 VM에 할당할 수 있습니다.
    • NVIDIA vGPU 솔루션을 통해 GPU 자원의 효율적인 공유가 가능합니다.
  3. 스케줄러 확장 및 커스텀 스케줄러
    • 기본 Kubernetes 스케줄러 외에 GPU 워크로드에 특화된 커스텀 스케줄러(예: Volcano, NVIDIA GPU Operator 포함)를 도입해 우선순위, 공정성, 예약 등을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
    • Volcano는 AI/ML 배치 작업에 적합한 스케줄링 기능을 제공합니다.
  4. 워크로드 최적화 도구
    • Kubeflow, MLflow 등 AI/ML 워크로드 관리 플랫폼과 통합하여 GPU 자원 할당과 파이프라인 실행을 자동화 및 최적화할 수 있습니다.
  5. 모니터링 및 자동 확장
    • Prometheus, Grafana, NVIDIA DCGM Exporter 등을 활용해 GPU 사용률을 모니터링하고, 필요 시 Horizontal Pod Autoscaler(HPA) 또는 Vertical Pod Autoscaler(VPA)로 자동 확장을 적용합니다.
      요약하면, Kubernetes 환경에서 NVIDIA Device Plugin과 같은 GPU 지원 도구를 활용하고, 필요에 따라 Volcano 같은 AI 특화 스케줄러를 도입하는 것이 효과적입니다. 또한 모니터링과 자동 확장 기능을 병행하면 GPU 리소스 활용도를 극대화할 수 있습니다.
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기본 K8S도 기본적인 스케줄링을 지원하나 제한적이고요.
K8S 기반에 추가 할 수 있는 위에서 언급된 Volcano, Kueue, 최근 엔비디아에 흡수되고 오픈소스로 풀린 KAI (이전 이름은 run:ai)가 있습니다.

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종록님 제가 엄청 예전에 올린 질문인데 ㅎㅎㅎ 이렇게 답변 주셔서 감사합니다😄