AI 요약관련 정보

• EKS에서 LLM 워크로드를 위해 GPU를 활용하는 방법과 최적화 전략을 다룹니다. 💡
• 쿠버네티스는 GPU를 nvidia.com/gpu와 같은 추상화된 리소스로 관리하여 일관된 배포 및 확장을 가능하게 합니다. 🌐
• EKS 워커 노드에 NVIDIA 드라이버와 컨테이너 툴킷 설치는 GPU 사용의 필수 전제 조건입니다. 🛠️
• NVIDIA 디바이스 플러그인은 GPU 노드를 감지하고 쿠버네티스 스케줄러에 GPU 리소스 존재를 알리는 핵심 연결 고리 역할을 합니다. 🔌
• NVIDIA GPU 오퍼레이터는 드라이버, 툴킷, 디바이스 플러그인 및 모니터링 도구까지 통합 관리하여 편리함을 제공하지만, 추가 관리 포인트가 발생할 수 있습니다. 🚀
• 파드에서 GPU를 요청하려면 resources.limits 섹션에 nvidia.com/gpu: 1과 같이 필요한 개수를 명시하면 됩니다. 🔢
• LLM 모델은 크기가 매우 커서 충분한 파드 메모리와 FSx for Lustre 같은 고성능 공유 파일 시스템을 통한 효율적인 스토리지 관리가 중요합니다. 💾
• 비용 효율성을 위해 하나의 물리 GPU를 여러 컨테이너가 시간 분할하여 사용하는 타임 슬라이싱 기법을 활용할 수 있으나, 응답 지연 및 메모리 충돌 위험이 있습니다. ⏳
• GPU 노드를 필요할 때만 생성하고 해제하는 동적 오토 스케일링은 Karpenter와 같은 도구를 통해 비용 최적화에 크게 기여합니다. 💰
• 궁극적으로 AI 작업의 성능, 비용, 관리 복잡성 사이에서 최적의 균형점을 찾는 것이 중요한 과제입니다. ⚖️