[Backend.AI vs Run:ai vs Slurm] GPU/AI 워크로드 처리 도구 !!

 

 

 

🧠 1. Backend.AI — AI 인프라 운영 플랫폼

핵심: AI 개발·학습·추론 등을 위해 GPU/CPU 자원 관리와 유저 세션 운영을 통합 제공하는 플랫폼
✔️ 개발자 친화적인 대시보드 + 세션 기반 사용 (Jupyter, 터미널, API)
✔ 컨테이너 단위 GPU 분할 가상화(자체 fGPU 기술) 지원
✔ 온프레미스·하이브리드 클라우드 지원
✔ 멀티테넌시, 사용자/프로젝트별 정책까지 포함된 AI 인프라 OS 개념

➡️ 적합한 경우

• 연구자/엔지니어가 직접 세션을 띄워서 작업하고 싶을 때
• GPU/AI 자원을 프로젝트별로 분리·관리해야 할 때
• 인터랙티브 환경 + 워크로드 운영이 동시에 필요한 경우

📌 Backend.AI는 자체 스케줄러(예: Sokovan)로 자원/세션을 관리하며, Kubernetes 등에 의존하지 않고도 동작 가능한 AI용 인프라 플랫폼이야.

 

 

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🚀 2. Run:ai — AI GPU 오케스트레이션 & 스케줄링 (보통 Kubernetes 기반)

핵심: AI/ML 워크로드의 GPU 자원 최적 활용 + 동적 스케줄링을 제공하는 플랫폼
✔ GPU 자원 풀을 만들어 여러 팀/작업 간 공유 및 활용 극대화
✔ Kubernetes 위에서 스케줄링 확장 (Run:ai 스케줄러 + KAI Scheduler)
✔ 우선순위/Quotas/사전점유·선점 정책을 통해 효율 최적화
✔ 온프레미스·클라우드 하이브리드 모두 대응

➡️ 적합한 경우

• 이미 Kubernetes 기반 인프라가 있고 AI 워크로드를 효율적으로 스케줄링하고 싶을 때
• GPU 활용 최적화 + 클러스터 규모 확장을 사업 목표로 할 때
• 팀 간 자원 분배·정책이 중요할 때

📌 Run:ai는 GPU 오케스트레이션 전문 솔루션으로, Kubernetes를 확장하여 AI 워크로드를 자동으로 배치하고, 자원을 미세하게 할당·공유함으로써 GPU 활용도를 높이는 데 초점을 맞춰.

 

 

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🖥️ 3. Slurm — 전통 CPU/GPU 클러스터 스케줄러

핵심: HPC/연산 클러스터의 자원 할당 + 배치 작업 스케줄링을 담당하는 오픈소스 도구
✔ Job 단위 스케줄링 (sbatch/srun) + 파티션 기반 관리
✔ GPU/CPU 메모리 등 물리 자원에 대한 정밀 제어
✔ 다양한 스케줄 정책(FIFO, Fairshare, Backfill 등)

➡️ 적합한 경우

• 순수 대규모 학습 작업(batch jobs) 중심의 환경
• HPC 또는 연구실 환경에서 여러 시뮬레이션·훈련 작업을 순차적으로 처리할 때
• 스크립트 기반 워크로드 제출 형태가 익숙한 환경

📌 Slurm은 HPC/연산 클러스터의 표준 스케줄러로, 복잡한 정책과 대량의 GPU 요청 처리에 강하지만, 자체적으로 Jupyter/인터랙티브 세션 환경이나 UI는 제공하지 않아.

 

 

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📊 비교 요약

항목	Backend.AI	Run:ai	Slurm
근본 목적	AI 인프라 플랫폼 + 세션 운영	AI 워크로드 GPU 오케스트레이션	전통 작업 스케줄러
운영 모델	자체 운영체제(GUI/API)	Kubernetes 확장	배치 스케줄러
사용자 친화성	매우 높음 (UI·Session)	높음 (K8s UI/관리)	낮음 (스크립트 중심)
최적 활용	대화형/연구/멀티유저	클라우드/엔터프라이즈 AI	HPC/대규모 배치
GPU 공유/가상화	fGPU 기반 가상화 지원	동적 할당·공유	별도 설정 필요(수동)
Kubernetes 의존	아니오	예 (기반 계층)	아니오

 

 

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🧩 결론

✅ Backend.AI — 연구/프로토타이핑 + 팀 단위 AI 인프라에서 강력
✅ Run:ai — Kubernetes 기반 대규모 GPU 자원 최적화 & 공유 운영에 적합
✅ Slurm — HPC 스타일의 전통적인 GPU/CPU 스케줄링 및 배치 작업에 강함