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◼ 게스트 : 오세진 대표 / (주)텐
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
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✔ 단일 노드에서 분산 시스템으로의 패러다임 변화
✔ 컴퓨팅 패브릭 – GPU 간 전용 고속도로
✔ 스토리지 패브릭 – 데이터 병목 해결
✔ 쿠버네티스 오케스트레이션
✔ AI 인프라 전체 설계 접근법
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 고성능 AI 인프라 구축에서 GPU 외에 반드시 고려해야 할 핵심 요소들을 다룹니다. 최신 GPU를 도입해도 기대한 성능이 나오지 않는 이유와 이를 해결하기 위한 통합적 인프라 설계 방법론을 제시합니다.
과거 단일 노드 중심의 애플리케이션에서 벗어나 수십, 수백 대의 서버와 GPU를 하나로 묶어 운영해야 하는 현대 AI 워크로드의 특성을 설명하고, 이를 위한 컴퓨팅 패브릭, 스토리지 패브릭, 오케스트레이션이라는 세 가지 핵심 축을 중심으로 전문적 인사이트를 제공합니다.
1. 단일 노드에서 분산 시스템으로의 패러다임 변화
“과거 대부분의 App 1개 노드로 운영”하던 시대와 달리, 현대 AI 훈련은 근본적으로 다른 접근 방식을 요구한다. 단일 서버로는 처리할 수 없는 규모의 모델과 데이터를 다뤄야 하기 때문에 여러 대의 서버와 GPU를 마치 하나의 거대한 컴퓨터처럼 “묶어야” 한다.
이러한 패러다임 변화의 핵심은 분산 처리에 있다. 각각의 GPU가 독립적으로 작업하는 것이 아니라, 서로 긴밀하게 협력하여 하나의 큰 작업을 분담 처리해야 한다. 이는 단순히 하드웨어를 많이 구비하는 것과는 완전히 다른 차원의 복잡성을 야기한다.
문제는 이러한 분산 시스템에서는 전체 성능이 가장 느린 구성 요소에 의해 결정된다는 점이다. 아무리 강력한 GPU라도 데이터를 기다리거나 다른 GPU와의 통신이 지연되면 그 성능을 발휘할 수 없다.
2. 컴퓨팅 패브릭 – GPU 간 전용 고속도로
GPU 간의 효율적인 통신을 위해서는 전용 네트워크 인프라인 컴퓨팅 패브릭이 필수다. “GPU간의 전용 도로를 만드는거네요”라는 표현처럼, 기존의 일반적인 네트워크 경로를 우회하는 고속 통신 채널이 필요하다.
전통적인 방식에서는 GPU가 CPU와 메인 메모리(RAM)를 거쳐서 통신해야 했다. 이는 마치 고속도로를 이용해야 할 교통량이 좁은 시내 도로를 지나가는 것과 같은 비효율을 초래한다.
인피니밴드(InfiniBand)와 RDMA(Remote Direct Memory Access) 기술, 특히 RoCE(RDMA over Converged Ethernet)를 활용하면 이러한 문제를 해결할 수 있다. 이 기술들을 통해 한 GPU가 네트워크 너머에 있는 다른 GPU의 메모리에 직접 데이터를 쓸 수 있게 되어 지연시간을 획기적으로 줄일 수 있다.
컴퓨팅 패브릭의 핵심은 단순한 속도 향상이 아니라, GPU들이 마치 같은 시스템 내에 있는 것처럼 원활하게 협력할 수 있게 만드는 것이다.
3. 스토리지 패브릭 – 데이터 병목 해결
“Blackwell 할아버지가 와도 데이터가 있어야 처리!!”라는 표현이 보여주듯, 아무리 최신 GPU라도 처리할 데이터가 없으면 무용지물이다. 현대 AI 훈련에서는 페타바이트 규모의 거대한 데이터셋을 다뤄야 하는데, 이를 각 GPU 서버의 로컬 스토리지에 복사하는 것은 비현실적이다.
해결책은 “모든 GPU들이 스토리지에 상시 접근”할 수 있는 공유 스토리지 시스템과 이를 뒷받침하는 고성능 스토리지 패브릭이다. 이는 단순히 NAS(Network Attached Storage)를 연결하는 수준을 넘어서, 수백 개의 GPU가 동시에 데이터를 요청해도 병목이 발생하지 않는 고대역폭 네트워크가 필요하다.
스토리지 패브릭 설계에서 중요한 것은 처리량(Throughput)과 지연시간(Latency) 모두를 고려해야 한다는 점이다. 대용량 데이터를 빠르게 전송할 수 있으면서도, 각 GPU의 데이터 요청에 즉시 응답할 수 있는 반응성이 필요하다.
4. 쿠버네티스 오케스트레이션
현대 AI 애플리케이션은 거의 예외 없이 컨테이너(Docker 등) 형태로 배포된다. 문제는 대규모 AI 클러스터에서는 수천 개의 컨테이너를 관리해야 한다는 점이다. 이를 수작업으로 처리하는 것은 불가능하며, 자동화된 오케스트레이션 도구가 필수다.
“쿠버네티스를 통해서 컨테이너 오케스트레이션”이 필요한 이유는 단순히 배포의 편의성 때문만이 아니다. AI 워크로드는 동적으로 리소스 요구사항이 변하고, 장애 시 빠른 복구가 필요하며, 스케일 아웃/인이 빈번하게 발생한다.
쿠버네티스는 이러한 복잡한 요구사항을 자동으로 처리해준다:
– 자동 배포 및 스케일링: 워크로드 요구사항에 따라 컨테이너를 자동으로 배포하고 확장
– 리소스 관리: GPU, CPU, 메모리, 스토리지 등의 리소스를 효율적으로 할당
– 장애 복구: 노드나 컨테이너 장애 시 자동으로 다른 노드에서 재시작
– 로드 밸런싱: 트래픽을 여러 인스턴스에 균등하게 분산
5. AI 인프라 전체 설계 접근법
성공적인 AI 인프라 구축을 위해서는 개별 컴포넌트 최적화가 아닌 시스템 전체의 관점에서 접근해야 한다. 세 가지 핵심 패브릭이 유기적으로 연결되어야 진정한 고성능을 달성할 수 있다.
통합 설계 원칙:
– 병목점 분석: 전체 시스템에서 가장 느린 구간을 찾아 우선적으로 개선
– 균형적 투자: GPU에만 집중하지 말고 네트워킹과 스토리지에도 적절한 예산 배분
– 확장성 고려: 초기 구축 시부터 향후 확장을 고려한 아키텍처 설계
– 운영 자동화: 복잡한 인프라를 효율적으로 관리할 수 있는 자동화 도구 구축
실무적 고려사항:
– 컴퓨팅 패브릭: InfiniBand나 고성능 Ethernet을 활용한 GPU 간 통신 최적화
– 스토리지 패브릭: 병렬 파일시스템과 고대역폭 네트워크를 통한 데이터 접근 최적화
– 오케스트레이션: 쿠버네티스 기반의 컨테이너 관리 및 자동화 구현
6. 결론: 전체적 관점의 AI 인프라 전략
“좋은 GPU 하나면 끝”이라는 생각은 현대 AI 인프라에서는 통하지 않는다. GPU의 성능을 최대한 활용하려면 그것을 뒷받침하는 컴퓨팅 패브릭, 스토리지 패브릭, 오케스트레이션이라는 세 기둥이 모두 견고해야 한다.
특히 AI 워크로드의 특성상 모든 구성 요소가 실시간으로 긴밀하게 협력해야 하므로, 개별 최적화보다는 시스템 전체의 조화와 균형이 더욱 중요하다.
기업들이 AI 인프라에 투자할 때는 GPU 구매비용뿐만 아니라 이를 효과적으로 활용하기 위한 네트워킹, 스토리지, 오케스트레이션 인프라에 대한 예산도 함께 고려해야 한다. 이것이야말로 AI 시대 진정한 경쟁력 확보의 출발점이다.
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