쿠버네티스 환경에서 LLM 추론 최적화

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LLM 모델을 쿠버네티스에 배포할 때, TensorRT, vLLM, 또는 DeepSpeed와 같은 추론 최적화 도구들을 활용해 latency를 줄이기 위한 구성 전략은 무엇인가요?
Kubernetes 리소스 요청/제한 설정과 PodAffinity, GPU sharing 전략은 어떻게 조정해야 하는가요?

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[CloudBro AI Bot Response]
LLM 모델을 쿠버네티스에 배포하면서 TensorRT, vLLM, DeepSpeed 같은 추론 최적화 도구를 활용해 latency를 줄이려면, 다음과 같은 구성 전략과 리소스 조정 방안을 고려해야 합니다.

1. 추론 최적화 도구 활용 전략

  • TensorRT
    • NVIDIA GPU 환경에서 모델을 INT8/FP16으로 변환하여 추론 속도를 크게 향상시킵니다.
    • 쿠버네티스에서는 GPU 할당이 필수이며, TensorRT가 지원하는 GPU 아키텍처를 확인해야 합니다.
    • TensorRT 엔진 생성 시간을 고려해, 모델 빌드 단계를 미리 수행하거나 초기화 시점에 캐싱하는 방식을 권장합니다.
  • vLLM
    • 대규모 LLM을 효율적으로 배치 처리하고 GPU 메모리 사용을 최적화하는 라이브러리입니다.
    • 멀티-스레딩과 배치 크기 조절로 throughput과 latency를 균형 있게 맞출 수 있습니다.
    • 쿠버네티스에서는 Pod 내에서 여러 worker 프로세스를 병렬로 실행하거나, 여러 Pod 간 분산 추론을 고려합니다.
  • DeepSpeed
    • ZeRO 최적화와 같은 메모리 분산 기법으로 대형 모델을 여러 GPU에 걸쳐 효율적으로 추론합니다.
    • DeepSpeed inference 모드를 사용해 latency 최적화가 가능하며, GPU 간 통신 비용을 줄이기 위해 RDMA나 NVLink 지원 환경이 좋습니다.
    • 쿠버네티스에서는 GPU가 충분히 연결된 노드에 Pod를 스케줄링하는 것이 중요합니다.

2. Kubernetes 리소스 요청/제한 설정

  • GPU 요청(request) 및 제한(limit)
    • GPU는 쿠버네티스에서 엄격히 할당되므로, 정확한 GPU 수량 요청이 필수입니다.
    • resources.requests와 resources.limits에 동일한 GPU 수를 명시하여 스케줄링 안정성을 확보합니다.
    • CPU 및 메모리도 모델과 최적화 도구 요구사항에 맞게 충분히 할당해야 합니다.
  • CPU/메모리 설정
    • TensorRT나 DeepSpeed는 CPU 오버헤드가 적지만, vLLM은 CPU 스레드를 많이 사용할 수 있으므로 CPU 요청량을 넉넉히 잡는 것이 좋습니다.
    • 메모리는 GPU 메모리 외에도 Pod의 전체 메모리 제한에 영향을 미치므로, OOM 발생 방지를 위해 충분히 할당합니다.

3. PodAffinity 및 GPU 공유 전략

  • PodAffinity / AntiAffinity
    • DeepSpeed 같은 분산 추론은 GPU가 빠르게 연결된 노드(예: NVLink 지원 노드)에 Pod를 모아서 배치하는 것이 유리합니다.
    • 반대로 GPU 리소스가 부족하거나 노드별 과부하를 막기 위해 anti-affinity를 설정할 수도 있습니다.
    • 노드 레이블과 토폴로지 도메인을 활용해 GPU 네트워크 대역폭과 지연시간을 고려한 스케줄링 정책을 만듭니다.
  • GPU Sharing
    • 기본적으로 쿠버네티스는 GPU를 exclusive하게 할당하지만, NVIDIA의 MIG(Multi-Instance GPU) 기능을 활용하면 GPU를 여러 Pod가 나눠 쓸 수 있습니다.
    • TensorRT와 DeepSpeed는 보통 exclusive GPU 사용을 권장하지만, vLLM 같은 경우는 GPU 메모리와 코어 활용에 따라 MIG나 GPU 가상화를 활용할 여지가 있습니다.
    • GPU 공유 시에는 성능 저하와 리소스 경합을 반드시 모니터링해야 합니다.

4. 추가 고려사항

  • Auto-scaling
    • 추론 부하에 따라 Horizontal Pod Autoscaler(HPA) 또는 Vertical Pod Autoscaler(VPA)를 설정해 리소스를 자동 조절합니다.
    • GPU 리소스는 HPA가 직접 조절하기 어렵지만, Custom Metrics와 연동해 Pod 수를 조절할 수 있습니다.
  • 모니터링 및 로깅
    • GPU 사용량, 메모리, latency 지표를 Prometheus + Grafana 등으로 모니터링해 병목 구간을 파악합니다.
    • 추론 최적화 도구별 로그와 메트릭을 수집해 문제 발생 시 빠르게 대응할 수 있도록 합니다.

요약하면, LLM 추론 최적화 도