AI 개발, HPC로 GPU 자원 효율 UP!
by DD
7개월 전
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AI 모델 개발의 GPU 자원 비효율성을 해결하기 위해 HPC가 필요함
Slurm 스케줄러를 통해 GPU, CPU, 메모리 자원을 효율적으로 관리함
컨테이너 기술을 활용하여 환경 격리 및 재현성을 확보함
HPC 스케줄러, 자원 관리의 핵심
HPC의 핵심은 Slurm 스케줄러와 같은 자원 관리 시스템이다. 구체적으로, 스케줄러는 GPU, CPU, 메모리 자원을 효율적으로 할당하고 관리한다. 따라서, 자원 사용률 최적화 및 작업 우선순위 설정을 통해 시스템 전체의 성능을 향상시킨다.
공유 스토리지와 소프트웨어 관리
HPC 환경에서 공유 스토리지는 데이터 접근 및 소프트웨어 관리를 용이하게 한다. 따라서, NFS, Lustre와 같은 파일 시스템을 통해 모든 노드에서 동일한 데이터에 접근할 수 있다. 반면, Environment Module을 사용하면 소프트웨어 버전 관리 및 환경 설정을 간편하게 할 수 있다.
HPC 컨테이너 기술의 이해
HPC 환경에서 컨테이너 기술은 환경 격리 및 재현성을 보장한다. 구체적으로, Apptainer(Singularity)는 Rootless 실행을 지원하여 보안을 강화한다. 따라서, InfiniBand와 같은 고속 네트워크를 활용하여 성능 저하 없이 AI 모델 학습을 수행할 수 있다.
