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[GPUaaS]20

[GPU 검증 결과] 월별 GPU 리포트 자동 생성 Prometheus 기반 GPU 운영 리포트 자동화 표준 가이드GPU 클러스터를 운영하다 보면 반드시 이런 요구가 나옵니다.📊 이번 달 GPU 상태는 어땠나?📉 성능 저하 노드는 몇 대였나?💰 GPUaaS 과금·SLA 기준을 뭘로 잡을까?이 질문에 감(感)이 아닌 데이터로 답하는 방법이 바로👉 GPU 검증 결과 기반 월별 리포트 자동 생성입니다.1. 전체 자동화 아키텍처 CUDA Sample 검증 → GPU 검증 Metric 생성 → Prometheus 저장 → 월별 집계 (PromQL) → 리포트 생성 (PDF / CSV) → 경영진·운영팀 공유 핵심 포인트사람 개입 없음모든 판단 근거는 MetricGPUaaS / SLA / 장애 분석까지 확장 가능2. 월별 GPU 리포트에 포함해야 할 핵심 지.. 2026. 1. 10.
[대규모 AI 서비스] 운영을 위한 Kubernetes GPU 클러스터 도입기 - 모델 학습 없이 AI 이미지 생성만 하는 경우 - 모델 학습과 이미지 생성 둘 다 필요한 경우 - 학습과 생성에 동일한 GPU를 사용해야 성능에 좋음 - GPU device id 를 쿠버네티스가 자제적으로 부여함 - nvidia-device-plugin 은 복수 컨테이너의 동일한 GPU 사용을 허용하지 않음 (20분) - 여러 컨테이너/파드가 GPU를 나눠쓰기 위한 방법들1) GPU당 할당 가능한 파드 개수 조정2) GPU 자원을 여러 개로 분할3) 파드별 GPU 사용 순서를 제어 ## 유연한 GPU 스케줄링 및 인프라 이전을 위한 더 구체적인 요구사항 (28분) - 오픈소스 프로젝트 : HAMI https://www.youtube.com/watch?v=cUn5KjNG.. 2026. 1. 9.
[CUDA 샘플] Kubernetes GPU 노드 검증 가이드 GPU 클러스터 구축 후 반드시 해야 할 필수 점검 절차Kubernetes 환경에서 GPU 노드를 붙였다고 해서**“GPU가 정상적으로 쓸 수 있다”**고 말할 수는 없습니다.👉 진짜 검증은 CUDA 샘플이 돌아가는지 여부입니다.이 글에서는CUDA 샘플을 활용해 Kubernetes GPU 노드를 체계적으로 검증하는 방법을실무 기준으로 자세히 설명합니다.1. 왜 CUDA 샘플로 GPU 노드를 검증해야 할까?Kubernetes + GPU 환경에서는 다음 문제가 자주 발생합니다.GPU 노드에서 흔한 장애 유형GPU는 보이는데 Pod에서 안 잡힘nvidia-smi는 되는데 CUDA 커널 실행 실패드라이버 / CUDA / 컨테이너 런타임 버전 불일치멀티 GPU 노드에서 일부 GPU만 동작📌 이런 문제는 CUD.. 2026. 1. 9.
CUDA 샘플(CUDA Samples)이란? GPU 프로그래밍 입문부터 성능 최적화까지 한 번에 이해하기GPU 가속 컴퓨팅을 공부하다 보면 반드시 마주치는 용어가 있습니다.바로 CUDA 샘플(CUDA Samples) 입니다.“CUDA 샘플은 그냥 예제 코드인가요?”👉 아니요. NVIDIA가 공식적으로 제공하는 ‘GPU 프로그래밍 교과서’에 가깝습니다.이번 글에서는 CUDA 샘플의 개념, 구성, 종류, 활용 방법, 실무에서의 의미까지 자세히 설명해 드리겠습니다.1. CUDA 샘플이란?**CUDA 샘플(CUDA Samples)**은NVIDIA가 CUDA Toolkit과 함께 제공하는 공식 예제 코드 모음입니다.핵심 정의CUDA API 사용법을 보여주는 표준 예제GPU 병렬 프로그래밍의 베스트 프랙티스 제공성능 최적화, 메모리 관리, 스트림, 멀티 G.. 2026. 1. 9.
[중요][NCP] Kubernetes Service 첫 걸음, WordPress 시작 해보기! ## 데모 시연 (11분) 1) VPC 생성 (192.168.0.0/32) 2) Network ACL 생성 - 본인 접속 IP만 22번 포트 오픈 (나머지 인바운트 차단 / 아웃바운드는 미설정해서 오픈됨) 3) 서브넷 생성 (총 3개 생성)- LB용 / 쿠베용 / kubectl용 (퍼블릭) 4) NAT 게이트웨이 생성 & 라우팅테이블 연동 - 라우팅테이블 연동 5) 쿠버네티스 서비스 생성 6) kubectl 클라이언트용 보안그룹 생성 (ACG)- 기본이 차단 7) kubectl 클라이언트용 서버 생성 - kubectl 클라이언트용 서버 접속 - 공인IP (19분) 8) kubectl 설치하기 - https://guide.ncloud-docs.com/docs/k8s.. 2026. 1. 9.
멀티모달 AI란 무엇인가? 텍스트·이미지·음성·영상까지 이해하는 차세대 인공지능최근 AI 업계에서 가장 자주 등장하는 키워드 중 하나가 바로 **멀티모달 AI(Multimodal AI)**입니다.단순히 글만 이해하던 AI에서 벗어나,👉 이미지를 보고,👉 소리를 듣고,👉 영상의 맥락을 이해하며,👉 텍스트로 추론하고 응답하는 AI가 현실이 되었습니다.이번 글에서는멀티모달 AI의 개념작동 원리단일모달 AI와의 차이실제 활용 사례기업 관점에서의 도입 전략1️⃣ 멀티모달 AI란?📌 정의멀티모달 AI란두 가지 이상의 서로 다른 데이터 형태(모달리티)를 동시에 이해하고 결합하여 추론하는 인공지능 기술입니다.📌 주요 모달리티 예시모달리티예텍스트문서, 질문, 로그이미지사진, 도면음성음성 명령, 통화영상CCTV, 강의 영상센서IoT, 시.. 2026. 1. 8.
[네이버클라우드플랫폼] 쿠버네티스 서비스 활용하기 (OLD) ## 네이버 쿠버네티스 클러스터 생성 ## 데모 시연 1) 도커 이미지용 버킷 생성 2) 컨테이너 레지스트리 (kube-reg) => S3 버킷 (kube) 과 연동 3) 도커 작업 (상단 Dockerfile 활용 - 아파치 설치) 4) 도커 빌드이미지 => 컨테이너 레지스트리에 업로드 (태그 작업 필수) 5) 쿠버네티스 클러스터 생성 (클러스터 이름 : naver) 6) 쿠버네티스 클라이언트 설치 (사용자 노트북)- choco 를 사용하여 kubectl 설치 - 설정파일 가져오기 (연동필요) - 위에 토큰값으로 쿠버네티스 대시보드 접속 - 컨테이너 레지스트리 접근을 위해 Secrets 등록 필요 7) Resource Creation (Pod 생성) - 오른쪽 상단 CREATE 클릭 -.. 2026. 1. 8.
[MLXP vs AWS SageMaker] 아키텍처 비교 네이버 클라우드 vs AWS MLOps 플랫폼 완전 분석AI 플랫폼을 도입할 때 많은 기업이 고민합니다.“네이버 MLXP로 갈 것인가, AWS SageMaker로 갈 것인가?”두 서비스 모두 MLOps 플랫폼이지만👉 아키텍처 철학,👉 운영 방식,👉 비용 구조,👉 쿠버네티스 통합 수준에서 명확한 차이가 있습니다.이 글에서는 아키텍처 중심으로 두 플랫폼을 비교합니다.1️⃣ 한눈에 보는 핵심 비교 요약구분MLXPSageMaker제공사네이버 클라우드AWS아키텍처 철학Kubernetes NativeManaged Service 중심K8s 접근성높음 (직접 제어)제한적GPUaaS강점비용 높음커스터마이징높음제한적국내 규제 대응매우 유리상대적 불리2️⃣ 아키텍처 철학의 차이🔹 MLXP : Kubernetes 중.. 2026. 1. 8.
[MLXP + 쿠버네티스] 아키텍처 설계 예시 엔터프라이즈 MLOps 표준 구조AI 모델을 지속적으로 학습·배포·운영하려면👉 쿠버네티스 기반 인프라👉 MLOps 플랫폼이 결합된 구조가 사실상 표준이 되었습니다.네이버 **MLXP(ML expert Platform)**는 내부적으로 Kubernetes 기반으로 설계된 MLOps 플랫폼이며,GPUaaS·자동 스케줄링·모델 운영에 최적화되어 있습니다.이번 글에서는✔ MLXP + Kubernetes 전체 아키텍처✔ 학습 / 서빙 / 운영 영역 분리✔ 실무에서 바로 쓰는 설계 패턴을 중심으로 설명합니다.1️⃣ MLXP + Kubernetes 아키텍처 개요📌 핵심 설계 철학항목설계 원칙인프라Kubernetes 기반학습GPU 노드 풀 분리서빙안정성 우선운영자동화 & 관측성비용GPU 사용률 최적화MLXP는 K.. 2026. 1. 8.
[네이버 MLXP] 사용 예시 총정리 실제 기업 환경에서 어떻게 활용될까?AI 모델을 만드는 것보다 운영하는 것이 더 어렵다는 말, 한 번쯤 들어보셨을 겁니다.데이터 준비 → 학습 → 배포 → 모니터링 → 재학습까지 전 과정을 안정적으로 운영하려면 MLOps 플랫폼이 필수인데요.네이버 클라우드의 **MLXP(ML expert Platform)**는 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 엔터프라이즈급 MLOps 플랫폼입니다.👉 MLXP를 실제로 어떻게 사용하는지👉 기업/서비스별 대표적인 활용 시나리오👉 전체 아키텍처 흐름1️⃣ MLXP 사용 예시 한눈에 보기MLXP는 다음과 같은 상황에서 주로 사용됩니다.분야활용 예이커머스상품 추천 모델, 수요 예측콘텐츠개인화 콘텐츠 추천, 검색 랭킹금융이상거래 탐지(FDS), 신용평가제조불량 예측, 설비 .. 2026. 1. 8.
📌 MLXP란 무엇인가? 네이버 MLXP는 네이버가 제공하는 클라우드 기반 **머신러닝/AI 개발·운영 플랫폼(MLOps 플랫폼)**으로, AI/ML 서비스 개발을 보다 쉽고 효율적으로 진행할 수 있도록 하는 통합 플랫폼입니다. NCloud Docs+1📌 MLXP란 무엇인가?MLXP = ML expert PlatformMLXP는 네이버클라우드 플랫폼(Naver Cloud Platform)에서 제공하는 MLOps (Machine Learning Operations) 플랫폼으로, 데이터 준비부터 모델 학습, 배포 및 서빙까지 머신러닝 개발의 전 과정을 자동화·최적화하는 서비스입니다. NCloud Docs+1🧠 핵심 개념MLOps(머신러닝 운영): 머신러닝 모델을 단순히 개발하는 것뿐 아니라, 실제 서비스에 안정적으로 배포·운영하.. 2026. 1. 8.
[MLXP] GPU 효율화를 선도하는 대규모 MLOps 플랫폼 ## GPU 클러스터 - 모니터링 아키텍처 (33분) ## GPU 플랫폼에서 발생하는 장애들 - 학습 장애의 66% 이상이 H/W (34분) ## GPU 모니터링 방법들 (36분) ## 장애별 대응 방법 ## OnCall 통계 - 장애 인지 시간 & 장애 해결 시간 https://www.youtube.com/watch?v=RUlE4CVGL_A&t=552s 2026. 1. 8.
[경영진 보고용] 월별 GPU 사용 PDF 리포트 자동 생성 (Lambda) **경영진 보고용 “월별 GPU 사용 PDF 리포트 자동 생성 Lambda”**의👉 실제 운영 가능한 고급 구현 예시입니다.GPU-Hour + 사용률 보정 반영표 + 요약 + 핵심 지표 중심Lambda → PDF 생성 → S3 저장감사/임원 보고에 바로 제출 가능 1️⃣ PDF 리포트 구성 (경영진 최적화)📄 PDF 구성 순서표지리포트 제목대상 월생성 일시요약(Summary)총 GPU 사용 시간총 비용평균 GPU 사용률팀/프로젝트별 상세 표비효율 사용 Top 항목결론 & 개선 포인트👉 기술 세부는 줄이고, 숫자와 메시지 위주2️⃣ 아키텍처 EventBridge (매월 1일) ↓ Lambda (Python) ↓ Prometheus API ↓ GPU 사용량 집계 ↓ PDF 생성 (ReportLab) .. 2026. 1. 7.
[GPU 사용률 보정 포함] 월별 GPU 리포트 Lambda (Advanced) 아래는 **GPU-Hour + 평균 GPU 사용률 보정까지 포함한 “월별 GPU 리포트 Lambda 고급 버전”**입니다.👉 실제 차지백(Chargeback) 분쟁이 거의 없는 방식👉 대기업·연구기관에서 가장 많이 쓰는 정산 로직입니다. 1️⃣ 정산 로직 요약 (핵심)✅ 최종 비용 계산식 최종 비용 = GPU-Hour × GPU 단가 × 사용률 보정 계수 ✅ 사용률 보정 계수 표 (권장)평균 GPU 사용률보정 계수70% 이상1.040 ~ 69%0.820 ~ 39%0.620% 미만0.42️⃣ Prometheus 쿼리 (2개 사용)① 월별 GPU 사용 시간 (GPU-Hour) sum by (namespace, modelName) ( count_over_time( DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL > .. 2026. 1. 7.
월별 GPU 리포트 Lambda 코드 (Prometheus 기반) 실제 운영에 바로 투입 가능한 “월별 GPU 사용 리포트 자동 생성 Lambda (Python)” 예제입니다.👉 Prometheus → 월별 GPU-Hour 집계 → CSV 생성 → S3 저장👉 GPUaaS 정산(Chargeback/Showback) 기준에 맞게 설계했습니다. 1️⃣ 아키텍처 전제 EventBridge (매월 1일 01:00) ↓ AWS Lambda (Python) ↓ Prometheus HTTP API ↓ GPU 사용량 집계 ↓ CSV 리포트 생성 ↓ S3 업로드 2️⃣ Lambda 환경 변수 (필수)변수명설명PROMETHEUS_URLPrometheus URLS3_BUCKET리포트 저장 버킷S3_PREFIXreports/gpuGPU_PRICE_A100A100 시간당 단가GPU_PRI.. 2026. 1. 7.
[Prometheus] GPU 정산용 쿼리 모음 (실무 표준) GPUaaS 정산(Chargeback/Showback)에 바로 쓰는 Prometheus 정산용 PromQL 쿼리 모음입니다.👉 EKS + NVIDIA DCGM Exporter 기준,👉 팀/프로젝트/월별 정산 실무용으로 검증된 쿼리만 정리했습니다. 📌 전제 조건 (중요)정산 정확도를 위해 반드시 라벨 표준화가 되어 있어야 합니다.필수 라벨namespace → 팀/프로젝트 단위podnodegpu 또는 UUID1️⃣ GPU 할당 시간 (GPU-Hour) ⭐ 핵심 지표1-1. Namespace별 GPU 사용 시간 (시간 단위) sum by (namespace) ( count_over_time( DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL > 0 [1h]) ) 👉 의미GPU가 실제 할당되어 사용된 시간월별 정산의.. 2026. 1. 7.
[GPU] 사용량 대시보드 제공 & 월별 리포트 자동 생성 방법 1. 전체 구성 아키텍처 한눈에 보기 [GPU Node / Pod] ↓ (GPU Metrics) [NVIDIA DCGM Exporter] ↓ [Prometheus] ↓ [Grafana] ── 실시간 GPU 대시보드 [Prometheus Metrics] ↓ [Athena / S3 / Cost Data] ↓ [Lambda / Batch] ↓ [월별 GPU 사용 리포트] ↓ [Slack / Email / S3] 2. GPU 사용량 수집 (필수)2.1 NVIDIA DCGM Exporter 설치 (EKS)GPU 메트릭 수집의 표준 도구입니다.필수 구성 요소NVIDIA DriverNVIDIA Container ToolkitDCGM ExporterPrometheus설치 방식 (Helm 권장) helm repo add.. 2026. 1. 7.
[사내 GPUaaS] 표준 아키텍처 문서 1. 문서 개요1.1 목적본 문서는 사내에서 GPUaaS(GPU as a Service) 를 안정적이고 효율적으로 제공하기 위한 표준 아키텍처와 운영 원칙을 정의한다. AI/ML, 딥러닝, 영상 처리, 대규모 연산 업무를 수행하는 조직이 GPU 자원을 서비스 형태로 공유·운영할 수 있도록 하는 것이 목적이다.1.2 적용 범위AWS 기반 GPU 인프라사내 AI/ML 플랫폼연구/개발/운영 조직 공용 GPU 환경1.3 기대 효과GPU 자원 사용률 극대화비용 예측 및 통제운영 자동화 및 장애 최소화멀티 테넌시 환경 지원2. GPUaaS 표준 아키텍처 개요2.1 전체 아키텍처 개념[사용자/서비스]↓[인증·접근제어(IAM / SSO)]↓[EKS Control Plane]↓[GPU Node Group]↓[GPU Po.. 2026. 1. 7.
[AWS / NCP / 온프레미스] GPUaaS 클러스터 아키텍처 예시 클라우드·프라이빗 환경별 GPUaaS 설계 가이드GPUaaS(GPU as a Service)는 환경에 따라 아키텍처 전략이 완전히 달라집니다.이번 글에서는AWS (Public Cloud)NCP (국내 CSP)온프레미스(On-Premise)환경별로 실제 운영 가능한 GPUaaS 기준 아키텍처를 비교·정리합니다.1. 공통 GPUaaS 아키텍처 구성 요소환경이 달라도 GPUaaS의 핵심 구성은 동일합니다.📌 공통 구성 요소영역구성 요소ComputeGPU Node (A100 / H100 / L40 등)OrchestrationKubernetesGPU 관리NVIDIA Device Plugin, DCGM모니터링Prometheus + Grafana스케줄링K8s Scheduler, GPU Quota보안RBAC, Nam.. 2026. 1. 5.
[GPUaaS] 클러스터 사용현황 관리 방법 GPU 자원 낭비 없이 운영하는 실전 가이드AI·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 방법을운영·보안·비용 관점에서 실무 중심으로 자세히 설명합니다.1. GPUaaS 클러스터 사용현황 관리가 중요한 이유1️⃣ GPU는 가장 비싼 인프라 자원A100 / H100 / L40급 GPU → 시간당 수만 원사용률 50%만 떨어져도 비용 손실 급증2️⃣ 공유 환경 특성상 리소스 충돌 발생특정 사용자의 장기 점유Idle GPU 방치메모리만 점유하고 연산 안 하는 Job3️⃣ 비용 · 성능 · 보안까.. 2026. 1. 5.
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