" AI 상용화에 따른 GPU 활용🧑💻 "
현재 AI가 상용화가 되어가는 시점에서 AI를 학습하고 개발시키는 것은 매우 중요한 일이라고 꼽히고 있습니다. 그리고 AI를 학습하고 개발하는 데 필요 중심이 되는 것은 ‘GPU’ 자원입니다. 덕분에 많은 기업 사이에서 ‘GPU 품귀현상’이 일어나며 나날이 몸값이 상승하고 있는데요. 엔비디아의 A100 , L40 등의 GPU는 현재 개당 3,000만 원 안팎으로 거래되며 그 인기를 입증하고 있습니다!
▶현대 GPU의 중요성 알아보기: https://blog.naver.com/xiilab/223424716933
어찌어찌 확보된 GPU는 기업 내 여러 팀에서 나눠 쓰면서, 부서 간 눈치싸움이 시작되는데요. ML을 학습하고 개발 목적에 따라 작업 크기가 달라서 필요한 GPU 개수와 용량도 달라집니다.
일반적으로는 우리가 알고 있는 분배 형식은 1작업=1GPU을 원칙으로 하기 때문에, 효율적 분배가 불가능한데요. 이처럼 대부분의 GPU 워크로드에서는 리소스를 최대한 활용하지 못하는 경우가 생겨나고 있습니다.
거기다 GPU를 동시적으로 활용하다 보니 A 팀 내에서 AI 모델에 결함이 생긴다면, B 팀, C 팀까지 영향을 끼치게 됩니다. 이렇게 되면 오류를 고민하며 작업을 해야 하기 때문에 부서 간 우선순위를 정해 순차적으로 활용해야만 합니다. 이에 따라 당연히 시간은 증축되기 마련인데요.
그렇다면 이 귀한 GPU 어떻게 해야
잘 활용했다고 할 수 있을까요?
이런 상황에서 해결책이 될 수 있는 것이 MIG입니다.
오늘은 MIG 기술과 장점을 통해 GPU의 효율적 활용 방법에 대해 알아보겠습니다.
" MIG란 무엇인가요?🤔 "
MIG는 Multi Instance GPU의 약자로, GPU를 독립적인 인스턴스로 분할하는 것입니다. 이는 엔비디아가 가상화 및 멀티테넌트(Multi-tenant) 환경을 위해 특별히 설계된 GPU 활용도와 유연성을 향상시키기 위해 도입한 기술입니다.
MIG를 사용하면 엔비디아 A100, H100 등의 GPU를 최대 7개로 나누어 사용할 수 있는데요. 즉, 1개의 GPU를 7개처럼 쪼개서 쓸 수 있기 때문에 여러 개의 업무를 진행할 때 더욱 빛을 발하게 됩니다.
이제 G 팀원은 20G를 사용하는 P 팀원과 10G를 사용하는 U 팀원의 작업이나 스케줄에 전혀 영향을 미치지 않고, 자유롭게 작업을 진행할 수 있게 되는 것입니다. 또한, 병렬 실행이 가능함으로써 AI 개발뿐만 아니라 어떤 개발에서도 서비스 품질 유지가 가능합니다.
다시 말해 MIG 기능을 사용하면 미세 인스턴스로 분할하여 사용하게 되고, 특정 작업을 할 때마다 적합한 크기의 GPU를 할당해 진행할 수 있어 이전보다 GPU의 활용률을 높일 수 있습니다.
" MIG의 장점, 조금 더 구체적으로 필요해요!😮 "
1️⃣ 리소스 활용도 향상
MIG를 사용하면 하나의 GPU를 최대 7개 독립 인스턴스로 안전하게 분할하여 사용할 수 있으므로, 여러 사람이 여러 작업을 동시에 할 수 있어 리소스의 활용도를 높일 수 있습니다. 더불어 유휴 자원을 확인할 수 있어, 작업 배치 능률을 높이고, 낭비를 최소화할 수 있습니다.
또한, 단일 GPU에서 추론, 트레이닝, 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 동시에 실행할 수 있어, 워크로드 병렬 처리로 고성능을 제공합니다.
2️⃣ 성능 향상(GPU 활용성 최적화)
독립된 인스턴스들은 각각 고유한 메모리, 캐시, 스트리밍 멀티 프로세서를 사용해 동시에 실행됩니다. 특정 작업을 할 때마다 적합한 크기의 GPU를 할당해 진행하기 때문에, 이전 대비 활용도를 최대 7배 높일 수 있습니다.
GPU를 파티셔닝하여 안정적으로 독립 분할하기 때문에, 분할된 인스턴스 간에 간섭 현상이 일어나지 않습니다. 따라서 각 GPU 인스턴스의 작업별 최적화된 환경을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.
3️⃣ 비용 절감
기업은 여러 GPU를 구매하는 대신, MIG가 가능한 GPU를 구매하여 분할된 GPU를 생성하고, 이를 여러 작업에 활용하는 것이므로 비용 절감이 가능합니다. 결론적으로 MIG를 사용하면 많은 사람에게 배분이 가능함으로 그만큼의 비용을 또 절감할 수 있는 것입니다.
" 아스트라고 스케줄러 기능으로 효율 중심 분배❗"
위와 같이 기업에서는 MIG를 통해 AI 모델의 개발과 배포 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이렇게 효율적인 GPU 관리는 아스트라고에서도 진행해 볼 수 있는데요. 안정성 중심 분배를 기본으로 효율성 중심 분배까지 지원하고 있어, 작은 작업, 소량의 리소스로도 효율적 분산이 가능하게 됩니다.
스케줄러 기능을 통해 MIG로 분할된 GPU 자원을 더 효율적으로 관리하실 수 있습니다. 대기열에 놓인 작업 리소스를 계산하여 맞춤형 노드 분배를 가능하게 해줍니다.
스케줄러 없이 MIG만을 사용할 시에는 여러 개의 잡을 동시에 작업하기 때문에 효율적인 리소스 분배가 불가능합니다. 하지만 스케줄러와 MIG를 함께 이용할 시, 자원 최적화를 통해 모든 리소스를 고려하여 학습 효율이 더욱 향상될 수 있습니다. 자동화된 자원 분배와 함께, 실시간 모니터링을 지원하고 있어 인프라 관리 비용까지 절감하실 수 있습니다.
AI 어플라이언스로 효과적인 AI 인프라를 구축해 보세요!
오늘은 GPU 열풍에 발맞춰 GPU를 가장 잘 활용할 수 있는 방법인 MIG 기술을 알아보는 시간을 가졌는데요. MIG를 사용함에 따라 GPU 효율은 배로 높일 수 있어, 많은 기업에서 도입에 관심을 가질 수 있을 것 같습니다.
아스트라고에서는 이러한 기업 니즈를 캐치업하여 GPU 및 서버를 더욱 효율적으로 사용할 수 있는 AI 어플라이언스를 제공하고 있습니다. 손쉬운 관리와 맞춤형 유지 보수를 통해 AI 비즈니스에 도움을 드리니, 도입 문의는 하단의 배너를 통해 문의 부탁드립니다!
Email : astrago@xiilab.com
TEL: 02-6914-9369
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