[GPUaaS] 클러스터 사용현황 관리 방법

 

 

 

GPU 자원 낭비 없이 운영하는 실전 가이드

AI·머신러닝, 대규모 연산 환경에서 **GPUaaS(GPU as a Service)**는 이제 선택이 아닌 필수입니다.
하지만 GPU는 비싸고, 공유되며, 관리하지 않으면 바로 낭비로 이어집니다.

이번 글에서는
👉 GPUaaS 클러스터 사용현황을 체계적으로 관리하는 방법을
운영·보안·비용 관점에서 실무 중심으로 자세히 설명합니다.

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1. GPUaaS 클러스터 사용현황 관리가 중요한 이유

1️⃣ GPU는 가장 비싼 인프라 자원

• A100 / H100 / L40급 GPU → 시간당 수만 원
• 사용률 50%만 떨어져도 비용 손실 급증

2️⃣ 공유 환경 특성상 리소스 충돌 발생

• 특정 사용자의 장기 점유
• Idle GPU 방치
• 메모리만 점유하고 연산 안 하는 Job

3️⃣ 비용 · 성능 · 보안까지 직결

• 과금 분쟁 발생
• SLA 미준수
• 권한 없는 사용자 접근 위험

👉 GPU 사용현황 관리는 운영 안정성의 핵심입니다.

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2. GPUaaS 클러스터 관리 핵심 지표 (KPI)

GPU 사용현황 관리는 단순 ON/OFF 확인이 아닙니다.
아래 지표를 반드시 함께 관리해야 합니다.

📌 필수 관리 지표

구분설명

GPU Utilization	GPU 연산 사용률 (%)
Memory Utilization	GPU 메모리 사용률
GPU Idle Time	유휴 상태 시간
Job Runtime	작업 실행 시간
User / Project별 사용량	사용자·프로젝트 단위 과금
Queue Wait Time	작업 대기 시간
Node별 GPU 점유율	특정 노드 과부하 여부

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3. GPUaaS 사용현황 수집 방법

3-1. 노드 단위 GPU 상태 수집

🔹 nvidia-smi 기반

 

nvidia-smi --query-gpu=index,name,utilization.gpu,utilization.memory,memory.used --format=csv

• 실시간 GPU 사용률 확인
• 가장 기본적이지만 히스토리 관리 불가

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3-2. Kubernetes 기반 GPUaaS 관리 (권장)

GPUaaS는 대부분 Kubernetes(K8s) 환경에서 운영됩니다.

🔹 주요 구성 요소

구성 요소역할

NVIDIA Device Plugin	GPU 리소스 노출
Metrics Server	기본 리소스 수집
DCGM Exporter	GPU 메트릭 수집
Prometheus	시계열 데이터 저장
Grafana	시각화 대시보드

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3-3. DCGM 기반 GPU 메트릭 수집

🔹 수집 가능한 주요 항목

• GPU Utilization
• SM Occupancy
• Memory Bandwidth
• Power Usage
• ECC Error

🔹 예시 메트릭

 

DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL DCGM_FI_DEV_FB_USED DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE

👉 GPUaaS 운영 표준 구성으로 가장 많이 사용됨

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4. GPUaaS 사용현황 시각화 (대시보드)

📊 Grafana 대시보드 구성 예시

1️⃣ 클러스터 전체 현황

• 전체 GPU 수
• 사용 중 GPU
• Idle GPU
• 평균 Utilization

2️⃣ 사용자 / 프로젝트별

• 사용자별 GPU 사용 시간
• 프로젝트별 누적 GPU-Hour
• 비용 환산 그래프

3️⃣ 노드별

• 특정 노드 GPU 과부하 여부
• Hot Node 탐지

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5. GPU 사용률 기반 비용 관리 전략

5-1. GPU 과금 단위 정의

기준설명

GPU-Hour	GPU 1개 × 1시간
GPU-Memory-Hour	메모리 점유 기준
Job Runtime	작업 실행 시간 기준

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5-2. GPU 낭비 방지 정책

✔ Idle GPU 자동 종료

• 일정 시간 Utilization < 5% → Job 종료

✔ Max Runtime 제한

 

activeDeadlineSeconds: 86400

✔ GPU Quota 설정

• 사용자 / 네임스페이스별 GPU 상한

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6. GPUaaS 스케줄링 최적화

🔹 Kubernetes GPU 스케줄링 전략

전략효과

Node Affinity	GPU 노드 분리
Pod Priority	중요 Job 우선
Gang Scheduling	분산 학습 최적화
MIG 활용	GPU 자원 분할

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7. GPUaaS 보안 관점 관리

🔐 필수 보안 관리 포인트

• 사용자별 GPU 접근 제어 (RBAC)
• Namespace 분리
• Job 로그 추적
• 비인가 컨테이너 차단

👉 GPU 사용 이력은 감사 로그로도 활용 가능

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8. GPUaaS 운영 자동화 Best Practice

⚙ 자동화 항목

• GPU 사용률 알람 (Slack / Email)
• Idle GPU 정리 스크립트
• 비용 리포트 자동 생성
• 월별 사용 통계 보고서

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9. GPUaaS 클러스터 운영 체크리스트

✅ 운영 점검 리스트

• GPU 사용률 70% 이상 유지
• Idle GPU 자동 회수 정책 적용
• 사용자별 GPU 사용량 추적
• 비용 리포트 월 1회 생성
• 비정상 장기 Job 감지
• Grafana 대시보드 운영 중

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10. 마무리: GPUaaS는 관리가 곧 비용 절감이다

GPUaaS 클러스터는
✔ 쓰는 것보다 관리가 더 중요합니다.

정확한 사용현황 파악 → 정책 적용 → 자동화
이 3단계가 완성되면,

• GPU 비용 최대 30~50% 절감
• 사용자 불만 감소
• 안정적인 AI 인프라 운영

이 가능합니다.