[GPU가 놀고 있나?] “리부팅하라”는 명령이 절대 아니다.

 

 

avg by (instance) ( nvidia_gpu_utilization ) < 5

 

이 쿼리는 “GPU가 놀고 있나?”를 판단하는 신호이지,
“리부팅하라”는 명령이 절대 아니다.

아래를 보면 개념이 정확히 잡힐 거야.

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🔍 쿼리 의미 해부

 

avg by (instance) ( nvidia_gpu_utilization ) < 5

 

 

1️⃣ nvidia_gpu_utilization

NVIDIA DCGM Exporter가 내보내는 메트릭
→ GPU 사용률 (%)

예시:

 

nvidia_gpu_utilization{instance="gpu-node-1", gpu="0"} = 72
nvidia_gpu_utilization{instance="gpu-node-1", gpu="1"} = 65

 

 

 

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2️⃣ avg by (instance) (...)

GPU가 여러 개일 때:

GPU	사용률
GPU0	70%
GPU1	10%

→ 평균 = (70 + 10) / 2 = 40%

즉,

“이 노드의 전체 GPU 평균 사용률”

 

 

 

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3️⃣ < 5

GPU 평균 사용률이 5% 미만이면 TRUE

상태	의미
TRUE	GPU 거의 안 쓰임
FALSE	누군가 GPU 쓰는 중

 

 

 

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🚨 이 Alert가 의미하는 것은?

❌ “리부팅하라”
❌ “GPU 고장났다”
❌ “강제 종료하라”

✅ “이 GPU 서버는 지금 돈을 벌지 않고 놀고 있다”

GPUaaS 관점에서 이것은:

“시간당 수만원짜리 서버가 공회전 중이다”

 

 

 

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🧠 GPU Idle Alert의 진짜 목적

이 알람은 **“운영 자동화 트리거”**를 위한 신호다.

GPUaaS에서 이걸 왜 쓰느냐?

상황	GPU Idle
고객이 학습 끝내고 Pod 종료	✅
사용자가 Notebook 꺼버림	✅
장애로 컨테이너 죽음	✅
리소스 낭비 상태	❗

→ 운영자는 이 알람으로 비용 누수를 감지

 

 

 

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🛠️ 실전 운영 조치 시나리오

🥇 1단계 — 확인 (자동)

Alert 발생
→ Slack / Email 수신

 

GPU 장시간 Idle (gpu-node-3)

 

 

 

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🥈 2단계 — 점유 Pod 확인

 

kubectl describe node gpu-node-3
kubectl get pods -A --field-selector spec.nodeName=gpu-node-3

 

 

결과

상황	판단
GPU Pod 없음	비용 낭비 상태
Pod 있는데 GPU 0%	비정상
Jupyter Notebook 있음	사용자 방치

 

 

 

 

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🥉 3단계 — 조치

Case 1️⃣ GPU Pod 없음

→ GPUaaS 낭비

 

kubectl cordon gpu-node-3
kubectl drain gpu-node-3

→ AutoScaler 또는 NCP API로 VM 종료

 

 

 

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Case 2️⃣ Pod 있는데 GPU 0%

→ 컨테이너 hang

 

kubectl delete pod <pod>

 

 

 

 

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Case 3️⃣ Notebook 유휴

→ 사용자에게 알림

 

GPU 서버가 30분간 사용되지 않아 자동 종료 예정입니다.

 

 

 

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🚨 절대 하면 안 되는 것

GPU Idle 알람 보고:

 

sudo reboot

❌ 이건 사고난다
→ 실행 중인 학습, 서비스, 고객 세션 다 날아감

 

 

 

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🔥 GPUaaS 성숙한 구조

신호	역할
GPUIdleTooLong	비용 최적화 트리거
GPUHighUtilization	Scale Out 트리거
GPUMemoryAlmostFull	OOM 장애 감지
GPUDown	하드 장애 감지

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🎯 정리

avg(nvidia_gpu_utilization) < 5
=
“이 GPU 서버는 지금 아무도 쓰지 않는다”

이것은:

• ❌ 리부팅 신호 아님
• ❌ 장애 아님
• ✅ GPUaaS 비용 절감 & 자동화 신호