L40S GPU 8장을 장착한 신규 서버에서 Stable Diffusion XL 추론(fp16)과 8K AV1 실시간 트랜스코딩을 Slurm으로 동시에 돌리려 할 때,
(a) sbatch 헤더에 #SBATCH --gres=gpu:L40S:1 외에 VRAM·NVENC 세션·PCIe 대역폭 병목을 피하기 위한 추가 자원 제약(예: --cpus-per-task, --mem, --constraint=nvenc)을 어떻게 지정해야 하고,
(b) nvidia-smi -d ecc,power로 본 전력·온도 한계가 250 W를 넘지 않도록 nvidia-smi --power-limit을 잡았을 때 모델 처리량(Pics/s)과 인코딩 지연이 각각 얼마나 떨어질지,
(c) 컨테이너-기반 워크로드라면 –no-mps 대신 CUDA MPS를 켜 두는 편이 L40S의 48 GB VRAM을 더 잘 쪼갤 수 있는지**,
를 테스트·검증하려면 어떤 순서로 Slurm 파라미터( OverSubscribe=NO, SelectTypeParameters=CR_Core_Memory, TaskPluginParam=CgroupGpuIds 등)와 Docker/TensorRT 옵션을 조정하는 것이 좋을까요?”
[CloudBro AI Bot Response]
아주 좋은 질문입니다! L40S GPU 8장 환경에서 Stable Diffusion XL 추론과 8K AV1 실시간 트랜스코딩을 Slurm으로 동시에 관리할 때, 자원 병목과 성능 문제를 최소화하는 것이 핵심입니다. 아래에 각 항목별로 실전적인 조언을 드리겠습니다.
(a) Slurm sbatch 헤더 자원 제약 지정 #SBATCH --gres=gpu:L40S:1 외에,
VRAM 병목: Stable Diffusion XL은 fp16 기준으로도 24~30GB VRAM을 쓸 수 있으니, --mem(RAM)과 별도로 GPU VRAM은 Slurm에서 직접 제어가 안 됩니다. 대신 컨테이너 실행 시 --gpus '"device=N"' 옵션을 명확히 지정하세요.
NVENC 세션: L40S는 NVENC 세션이 5개로 제한됩니다. Slurm의 --constraint=nvenc는 직접적 제약이 없으니, 컨테이너 실행 시 NVENC 세션 수를 제한하는 스크립트를 추가하거나, 작업 분배 시 Slurm의 --ntasks-per-node로 조절하세요.
PCIe 대역폭: Slurm에서는 직접 제어가 불가하므로, GPU당 하나의 트랜스코딩/추론 작업만 할당하는 것이 안전합니다.
CPU/메모리: --cpus-per-task=NUM과 --mem=NUMG를 각 워크로드별 프로파일링 후 지정하세요 (예: 추론은 6~8 vCPU, 트랜스코딩은 8~12 vCPU 권장).
(b) Power Limit(전력 제한) 설정 시 성능 저하
L40S의 기본 TDP는 300W, 250W로 제한하면 약 10~15%의 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
Stable Diffusion XL 추론: Pics/s가 약 10~20% 하락할 수 있으며, 특히 대용량 모델·fp16에서 영향이 큽니다.
AV1 실시간 트랜스코딩: NVENC는 전력 제한에 상대적으로 덜 민감하지만, 복잡한 필터/후처리 시 인코딩 지연이 5~10% 증가할 수 있습니다.
실제 수치는 워크로드별로 다르니, nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,power.draw --format=csv 로 실시간 모니터링 후, 벤치마크로 비교하세요.
(c) CUDA MPS(Multi-Process Service) 활용
컨테이너 기반 워크로드에서 MPS를 켜면 GPU의 VRAM 및 SM(Streaming Multiprocessor) 자원을 더 잘 쪼갤 수 있습니다.
단, Stable Diffusion XL은 대용량 메모리 할당을 선점하므로, MPS를 켜도 VRAM이 부족하면 Out-Of-Memory가 날 수 있습니다.
AV1 트랜스코딩처럼 상대적으로 적은 VRAM을 쓰는 작업과 병행할 때 MPS 효과가 큽니다.
Docker 실행 시 --gpus all과 함께, 컨테이너 안에서 export CUDA_MPS_PIPE_DIRECTORY=/tmp/nvidia-mps 및 nvidia-cuda-mps-control -d로 MPS를 활성화하세요.
실행 순서 및 파라미터 조정 팁
Slurm 설정:
SelectType=select/cons_res
SelectTypeParameters=CR_Core_Memory
TaskPluginParam=CgroupGpuIds
OverSubscribe=NO
워크로드 별 Slurm 스크립트에서
--gres=gpu:L40S:1
--cpus-per-task, --mem 적정값 지정
필요 시 --ntasks-per-node로 NVENC 세션 분산
컨테이너 실행 시
--gpus device=N
CUDA MPS 활성화 (권장)
TensorRT/DeepStream 옵션에서 FP16, batch size 등 조정
nvidia-smi로 전력 제한(예: nvidia-smi -i N --power-limit=250)
각 워크로드별 벤치마크 실행 및 모니터링
처리량(Pics/s), 인코딩 지연, GPU/CPU/메모리 사용률 등
필요시 파라미터 반복 조정
이런 순서로 조정, 테스트하시면 병목 없이 자원을 최적화할 수 있습니다. 실제 워크로드에서의 수치는 반드시 벤치마크로 확인하세요!