📡 HAMi로 Kubernetes에서 이기종 AI 컴퓨팅 자원 효율 극대화하기

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HAMi

1. 클라우드 네이티브 AI 환경의 도전
AI 워크로드가 다양해지면서 GPU, NPU, MLU 등 여러 종류의 이기종 컴퓨팅 자원을 하나의 Kubernetes 클러스터에서 효율적으로 활용하기가 점점 더 어려워졌으나, 자원 단편화와 벤더 락인 문제로 인해 유휴 자원이 늘어나고, 복잡한 설정으로 운영·관리 부담이 가중되고 있습니다.

2. HAMi가 제공하는 해법
HAMi(Heterogeneous AI Computing Virtualization Middleware)는 ‘all‑in‑one’ Helm 차트 형태로 제공되며, Kubernetes 네이티브 API를 그대로 사용해 별도 변경 없이 즉시 도입할 수 있습니다. 또한 인터넷, 금융, 제조, 클라우드 사업자들이 공동으로 참여하여 CNCF 샌드박스 프로젝트로 관리되므로 완전한 오픈 거버넌스 환경을 보장합니다.

3. 주요 기능 요약

• Kubernetes Native API 호환: 기본 스케줄러 동작을 그대로 유지하면서 확장 가능
• 완전한 오픈·중립성: 특정 벤더 기술에 종속되지 않아 자유롭게 커스터마이즈 가능
• 리소스 하드 아이솔레이션: 컨테이너별 할당량을 초과하지 않도록 강력하게 격리
• 다양한 이기종 장치 지원: NVIDIA GPU, 화웨이 MLU, 각종 NPU까지 폭넓게 커버
• 통합 관리 인터페이스: 모니터링, Binpack·Spread 등 정책 설정을 한 곳에서 조작

4. 운영 효율과 활용 시나리오

• 멀티테넌트 AI 플랫폼: 여러 팀이 공유하는 GPU 클러스터에서 자원 충돌 없이 안정적 배치
• 엣지 컴퓨팅: NPU/MLU 기반 AI 추론 워크로드를 클라우드와 연동해 유연하게 운용
• 벤더 독립적 확장: 다양한 제조사의 하드웨어를 단일 인터페이스로 통합 관리

5. 도입 및 커뮤니티 참여 방법

• GitHub: 소스코드 및 Helm 차트 확인 → HAMi · GitHub
• 문서: 빠른 시작 가이드 및 API 레퍼런스 → https://project-hami.io/documentation/
• 커뮤니티: CNCF Slack 채널에서 실시간 Q&A 및 사례 공유 → https://slack.cncf.io

HAMi와 함께 Kubernetes에서 이기종 AI 컴퓨팅 자원의 효율을 극대화하고, 오픈소스 커뮤니티와 함께 성장해보세요!