GPU 활용 방식 비교 분석: LLM 시스템 구축을 위한 최적의 선택
대규모 언어 모델(LLM) 시스템 구축 시 GPU 활용 방식은 성능, 비용, 확장성에 큰 영향을 미칩니다. 본 글에서는 GPU 단독 활용 방식과 GPU Kubernetes 구성 방식의 장단점을 비교하고, 비용 절감 효과 및 주요 고려사항을 분석하여 최적의 선택을 제안합니다. 1. GPU 단독 활용 vs GPU Kubernetes 구성: 장단점 비교 1.1 GPU 단독 활용 방식 장점 설정 단순성 : 서버별 GPU 직접 할당으로 초기 구성이 간단. 낮은 기술적 진입 장벽 : Kubernetes 등 복잡한 오케스트레이션 지식 불필요. 예측 가능한 성능 : 전용 GPU로 워크로드 간섭 최소화, 일관된 성능 제공. 직접 하드웨어 접근 : 특정 워크로드 최적화 용이. 트러블슈팅 용이성 : 간단한 시스템 구조로 문제 진단 쉬움. 단점 자원 활용도 저하 : GPU 사용률 30-40%로 리소스 낭비 발생. 확장성 제한 : 수평적 확장 어려움, 수동 조정 필요. 리소스 단편화 : GPU 리소스 분산으로 효율적 활용 어려움. 관리 복잡성 증가 : 서버 증가 시 운영 비용 및 복잡성 상승. 높은 TCO : 하드웨어, 전력, 냉각, 공간 비용 높음. 1.2 GPU Kubernetes 구성 방식 장점 리소스 활용도 향상 : Time Slicing, MIG로 GPU 활용률 70-80% 달성. 자동 스케일링 : 워크로드 기반 동적 리소스 할당. 유연한 스케줄링 : Binpack 스케줄링으로 리소스 최적화. 관리 자동화 : 배포, 업데이트, 모니터링 자동화로 운영 효율성 증대. 고가용성 : 노드 장애 시 자동 복구 및 워크로드 재배치. 멀티 테넌시 지원 : 여러 사용자/애플리케이션 간 GPU 공유. 비용 효율성 : 하드웨어, 전력, 운영 비용 절감. 단점 초기 설정 복잡성 : Kubernetes, GPU Operator 설정 복잡. 학습 곡선 : 컨테이너 오케스트레이션 전문성 필요. 오버헤드 : 컨테이너 관리로 인한 시스템 부담. 리소스 경쟁 : 잘못된 구성 시 성능 저하 가능. 트러블슈...