AI 워크로드에서 GPU의 중요성 급성장
인공지능과 머신러닝은 기존의 산업을 변화시키고 완전히 새로운 산업을 만들어 내고 있으며, 이로 인해 효율적인 GPU 사용에 대한 요구가 그 어느때보다 높아지고 있습니다. 현대화된 AI 워크로드를 견인하는 동력에는 GPU가 있으며, 복잡한 모델과 대규모 데이터 기반 업무에 필요한 프로세스 성능을 제공합니다. 그러나 이런 리소스를 관리하고 최적화하는 방법은 지금까지 해왔던 방법이나 최적화 방식으로는 쉽지 않다는 것이 드러나고 있습니다.
많은 기업의 담당조직은 낮은 GPU 활용율, 비용 증가 및 환경적 영향과 같은 AI 이니셔티브에 영향을 미치는 문제들로 골머리를 앓고 있습니다. 이런 문제점들을 새로운 수준의 가시성과 조치 가능한 인사이트를 필요로하며 쿠브코스트가 최근 출시한 개선된 GPU 모니터링 도구로 해결할 수 있습니다. GPU 사용과 비용에 대한 명확한 가시성은 담당팀이 자원 최적화, 낭비 최소화 및 AI를 통한 혁신의 기회를 제공합니다.
GPU 모니터링의 어려운점
가시성 부족
GPU 성능 모니터링에서 가장 눈에띄는 이슈는 자원의 사용에 대한 가시성이 부족하다는 점입니다. 상세한 인사이트 없이 담당팀은 눈을 가린채 운영을 하는 것이나 마찬가지로 자원이 얼마나 효율적으로 사용되는 중인지, 일부만 사용 되는 것인지 아니면 유휴 상태인 것인지 결정하기 어렵습니다. 이런 투명성의 부재는 최적화를 어렵게 만들며 비효율성과 비용의 증가를 야기합니다.
비용 정산의 복잡성
AI 워크로드는 종종 여러개의 GPU, 모델 및 데이터셋 상에서 운영되며 비용을 정확히 파악하기가 어렵습니다. 명확한 메트릭이 없다면 담당팀은 어떤 프로젝트, 부서 혹은 팀이 GPU 비용을 발생시키는지 확인하기가 쉽지 않습니다. 정확성의 부족은 예산의 할당 분균형이나 GPU 자원 투자의 당위성 결정을 어렵게 만드는 문제가 발생합니다.
비효율적인 사용 및 과사용
비효율적인 GPU 사용은 비용에 큰 영향을 미칩니다. 유후 상태 혹은 낮은 활용율의 GPU는 예산의 낭비이며 전력 소모가 커서 운영 비용과 탄소발자국을 증가시킵니다. GPU 사용 최적화에 실패한 조직은 AI 영역에서 효과적으로 경쟁하지 못하게 됩니다.
GPU 사용량을 모니터링하는 이유
성능과 비용 효율성을 모두 만족하려면 GPU 모니터링은 매우 중요한 요소입니다.
- 성능 개선: 병목현상, 워크로드 최적화, GPU 비용 및 효율성 추척을 파악하여 운영 개선
- 비용 절감: 명확한 GPU 사용 패턴을 통해 불필요한 사용을 줄이고 과도한 프로비저닝 제거
- 확장성 계획: 인사이트를 활용하여 적절한 리소스 확장과 미래 사용량 예측
GPU 관리에 핀옵스 전략 도입
쿠브코스트는 팀이 핀옵스 전략을 GPU 관리에 적용할 수 있도록 하며, 재무적 책임, 운영 효율성 및 자원 최적화를 가능하게 합니다.
- 비용 가시성: 핀옵스의 핵심 관행인 GPU 사용율과 비용에 대한 포괄적 이해와 투명성 개선, 비즈니스 유닛, 팀, 프로젝트 등 예산 할당으로 재무적 책임을 강화
- 낭비 자원 절감: 가동율이 낮은 GPU 발견 및 자원 재분배 혹은 조정을 통해 워크로드 최적화. 이런 접근방식은 불필요한 소비를 최소화하고 꼭 필요한 곳에 자원 사용
- 비용 효율성 추적: 활용율, 비용절감을 핵심 지표(KPI)로 GPU 효율성의 지속적 모니터링하여 진행상황 측정 및 개선 적용
이렇게 핀옵스 전략을 GPU관리에 적용하면 재무 및 운영 효율성이 높아집니다. 팀은 AI 및 머신 러닝 워크로드의 진화하는 요구 사항을 해결하는 동시에 민첩하고 비용 효율적인 상태를 유지할 수 있습니다.
모니터링을 넘어서: 지속 가능성에 미치는 영향
GPU 모니터링이 환경에 미치는 영향은 재정적 효율성을 넘어섭니다. GPU는 현대 인프라에서 가장 전력 소모가 많은 구성 요소 중 하나이며, 활용도가 낮을 때에도 상당한 에너지를 소모합니다. Kubecost는 유휴 시간을 줄이고 워크로드를 최적화함으로써 조직이 비용과 환경적 절감을 모두 달성할 수 있도록 합니다.
EU와 같이 엄격한 지속 가능성 의무가 있는 지역에서 운영하는 기업의 경우 Kubecost의 모니터링 및 효율성 기능은 필수적인 지원을 제공합니다. Kubecost는 탄소 비용 및 GPU 워크로드 효율성과 같은 지표를 통합하여 팀이 규제 목표를 충족하는 동시에 AI 이니셔티브를 더 광범위한 환경 목표와 일치하도록 돕습니다.
결론
GPU 모니터링은 AI 및 머신 러닝 인프라의 복잡한 수요를 관리하는 데 필수적입니다. Kubecost는 조직에 GPU 활용도를 최적화하고, 비용을 절감하고, 지속 가능성 목표를 지원하는 데 필요한 도구를 제공합니다. Kubecost는 실행 가능한 통찰력과 실시간 모니터링을 결합하여 팀이 AI 혁신을 추진하는 동시에 GPU 투자의 가치를 극대화하도록 돕습니다.
원문 링크: Optimizing GPU Monitoring for AI Efficiency
참고 링크:
