[🚀 GPU] MLXP vs Run.ai vs Slurm 완전 정리 !!

 

 

 

 

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📌 1. 먼저 전체 그림부터 이해하자

AI 인프라는 크게 이렇게 구성됨👇

[사용자 (연구원 / 개발자)]
↓
[Job 실행 시스템 (MLXP / Run.ai / Slurm)]
↓
[스케줄러]
↓
[GPU 서버 (A100 / H100 등)]

 

👉 핵심은 여기
👉 “누가 GPU를 언제 어떻게 쓰게 할 것인가?”

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🧠 2. Slurm (전통 HPC 방식)

📌 한줄 정의

👉 Slurm = GPU 서버 예약 시스템

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⚙️ 구조

[사용자]
↓ sbatch / srun
[Slurm Controller]
↓
[Compute Node (GPU 서버)]

 

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💡 특징

• 노드 기반 예약
• GPU 단위로 할당
• 큐(queue) 방식
• HPC 환경 (슈퍼컴퓨터)

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🧪 예시

 

sbatch -N 2 --gres=gpu:8 train.sh

 

👉 의미:

• 노드 2개
• GPU 8개씩 할당

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❌ 단점

• GPU 쪼개쓰기 불가
• 유휴 GPU 발생
• Kubernetes 연동 없음

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👍 언제 쓰냐?

• 대규모 HPC
• 정형화된 batch job
• NCCL 테스트, MPI 작업

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⚡ 3. Run.ai (GPU 최적화 플랫폼)

📌 한줄 정의

👉 Run.ai = GPU를 클라우드처럼 만들어주는 AI 스케줄러

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⚙️ 구조

[사용자]
↓
[Run.ai Scheduler]
↓
[Kubernetes]
↓
[GPU Node]

 

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💡 핵심 기능

✅ 1. GPU Pooling

• 여러 서버 GPU를 하나처럼 사용

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✅ 2. Fractional GPU

• GPU 쪼개쓰기 가능

Job A → 0.5 GPU
Job B → 0.5 GPU

 

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✅ 3. Fair-share 스케줄링

• 팀별 quota
• 자동 분배

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✅ 4. Preemption

• 급한 job 우선 실행

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👍 장점

• GPU 낭비 최소화
• multi-tenant 최적
• AI workload 특화

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❌ 단점

• 별도 비용
• vendor 종속성
• Kubernetes 필요

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☁️ 4. MLXP (Naver Cloud ML 플랫폼)

📌 한줄 정의

👉 MLXP = Kubernetes 기반 AI 개발 플랫폼

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⚙️ 구조

[사용자]
↓ (Notebook / PyTorchJob)
[Kubeflow / MLXP API]
↓
[Kubernetes Scheduler]
↓
[GPU Node]

 

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💡 특징

✅ 1. Kubeflow 기반

• Notebook
• PyTorchJob
• Pipeline

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✅ 2. 기본 GPU 스케줄링

• K8s 기본 scheduler 사용
• nodeAffinity / resource 기반

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❗ 현실 문제

• GPU fragmentation
• unschedulable

0/308 nodes available:
Insufficient nvidia.com/gpu

 

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❗ Admission Webhook 영향

• GPU 2개 이상 요청 시
  👉 nodeAffinity 강제

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👍 장점

• 관리형 플랫폼
• 개발 편함
• AI workflow 통합

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❌ 단점

• GPU 활용률 낮음
• 스케줄링 단순
• multi-tenant 한계

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⚔️ 5. 핵심 비교 (한눈에 보기)

항목	Slurm	Run.ai	MLXP
기반	HPC	Kubernetes	Kubernetes
목적	배치	GPU 최적화	AI 개발
GPU 공유	❌	✅	제한적
Fractional GPU	❌	✅	❌
스케줄링	큐 기반	AI 최적화	기본 K8s
Multi-tenant	제한	강력	보통
사용 난이도	높음	중간	쉬움

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🔥 6. 실무 기준 핵심 차이

👉 Slurm

• “서버 예약”
• GPU 낭비 많음

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👉 MLXP

• “AI 개발 플랫폼”
• 스케줄링 약함

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👉 Run.ai

• “GPU 운영체제”
• 자원 효율 최고

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🧪 7. (MLXP + GPU 클러스터)

지금 상황 보면👇

• PyTorchJob 사용
• GPU 부족 이슈 있음
• multi-user 환경
• scheduling 실패 경험 있음

👉 결론👇

❌ MLXP만 사용

• GPU 효율 낮음
• 스케줄링 문제 발생

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✅ MLXP + Run.ai 조합 (베스트)

MLXP (개발)
↓
Run.ai (스케줄링)
↓
K8s
↓
GPU

 

👉 이게 요즘 트렌드 구조

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💡 8. 진짜 중요한 개념

🔑 GPU 관리 방식 3단계

1️⃣ Slurm

👉 "GPU 통째로 할당"

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2️⃣ MLXP

👉 "컨테이너 기반 실행"

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3️⃣ Run.ai

👉 "GPU를 가상화해서 나눠씀"

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📌 9. 최종 결론

👉 Slurm
→ HPC용, 단순하지만 비효율

👉 MLXP
→ 개발 편함, 운영은 부족

👉 Run.ai
→ GPU 효율 끝판왕

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🔥 한줄 요약

👉 MLXP = 개발 플랫폼
👉 Run.ai = GPU 최적화 엔진
👉 Slurm = 전통 스케줄러