최기수(@choiks ) Bro님이 이번 “Kubestronaut와 함께하는 커뮤니티 데이” 행사에 사전질문으로 주신 내용을 공유합니다.
- k8s 환경에서 gpu를 사용하는 slm(small language model) 지원 방안은?
전문가 Bro님들의 Insight 공유 부탁드립니다.
문의주신 “K8s 환경에서 GPU를 사용하는 SLM(Small Language Model) 지원 방안” 및 관련 기술 요소(배치 처리, 모델 병렬화)에 대해 아래와 같이 정리드립니다.
Kubernetes 환경에서 SLM을 GPU로 운영하는 주요 목적은 추론 속도 향상과 자원 효율화입니다. SLM은 대규모 LLM에 비해 경량이지만, 여전히 수억~수십억 개의 파라미터를 포함하므로 CPU만으로는 실시간 응답이나 병렬 처리에 한계가 발생할 수 있습니다. 따라서 GPU 노드를 별도로 구성하고, GPU 스케줄링과 모델 최적화를 결합하는 구조가 효과적입니다.
우선 GPU 인프라 구성 측면에서는 nvidia.com/gpu 리소스 요청이 가능한 노드풀을 구성하고, NVIDIA Device Plugin 및 GPU Operator를 배포해야 합니다. 모델이 실행될 컨테이너는 CUDA와 cuDNN을 포함한 경량 이미지로 구성하는 것이 좋으며, GPU 리소스 요청과 한계를 명확히 정의해야 합니다. 또한 GPU 노드에는 taint와 nodeSelector를 활용해 GPU 전용 워크로드만 배치되도록 관리하는 것이 일반적입니다.
모델 실행 효율을 높이기 위해서는 두 가지 방향을 함께 고려할 수 있습니다. 첫째는 배치 처리(batch inference) 입니다. 이는 여러 요청을 GPU 한 번의 연산으로 묶어 처리하는 방식으로, GPU의 유휴시간을 최소화하고 처리량(throughput)을 극대화합니다. 배치 크기(batch size)와 대기 시간(max batch latency)을 조정해 응답 속도와 효율 사이의 균형을 맞출 수 있으며, Triton Inference Server, vLLM, Ray Serve 등이 이러한 기능을 기본적으로 제공합니다.
둘째는 모델 병렬화(model parallelism) 입니다. 모델이 GPU 한 대에 담기 어려운 경우, 가중치나 레이어를 여러 GPU로 분산하여 처리하는 기법입니다. 훈련(training) 단계에서는 DeepSpeed, Megatron-LM, PyTorch DDP 등이 주로 사용되고, 서빙(inference) 단계에서는 Tensor Parallel이나 Pipeline Parallel 형태로 확장 가능합니다. 특히 Kubeflow Training Operator나 Volcano Job을 활용하면 Kubernetes 상에서도 멀티 GPU 학습 및 분산 추론을 손쉽게 구현할 수 있습니다.
정리하자면, SLM의 GPU 운영은 “GPU 인프라 구성 → 모델 최적화(양자화/배치/병렬화) → 자원 관측 및 비용 제어”의 세 단계를 중심으로 구성됩니다. 내부 서비스용 SLM은 대형 LLM 대비 지연시간 요구가 낮기 때문에, GPU 자원을 공유하거나 Time-Slicing/MIG 구성을 통해 효율을 높이는 방향이 적합합니다. 반면 연구용 또는 모델 개선 단계에서는 모델 병렬화 기반의 학습 환경을 별도로 구성해 성능 실험을 병행하는 것이 이상적입니다.
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