AI 시대의 역설, 왜 비싼 GPU는 잠자고 있을까?

최신 GPU 확보를 위한 경쟁 열기가 여전합니다. AI 데이터센터를 조직의 중요 투자 대상으로 삼는 곳이 늘면서 한정된 GPU 자원 확보 경쟁이 갈수록 치열해지고 있습니다. 그렇다면 GPU 자원은 확보만 하면 되는 것일까요? 막대한 투자 이면에는 낮은 GPU 활용률이라는 불편한 진실이 숨어 있습니다.

활용률이 낮은 이유

낮은 GPU 활용률 문제의 근본 원인을 파악하려면 GPU를 넘어 시스템 전체를 바라보아야 합니다. GPU 활용률은 단일 지표가 아니라 컴퓨팅, 메모리, 데이터 입출력(I/O)이 복잡하게 얽힌 결과물입니다.

낮은 GPU 활용률을 초래하는 핵심적인 기술적 병목 현상은 여러 가지가 있습니다. 데이터 병목 현상(Data Starvation)부터 알아보겠습니다. 강력한 GPU도 처리할 데이터가 제때 공급되지 않으면 멈춰 섭니다. 느린 스토리지 I/O, 네트워크 지연, 비효율적인 데이터 전처리 파이프라인으로 인해 GPU가 데이터를 기다리며 유휴 상태에 빠지는 경우가 많습니다.

분산 학습에서 발생하는 통신 오버헤드도 GPU 유휴 시간을 직접적으로 증가시킵니다. 대규모 분산 학습 시, 노드 간 데이터를 동기화하는 과정이나 파이프라인 경계에서 발생하는 대기 시간 때문입니다.

자원 할당 및 스케줄링의 비효율성도 문제입니다. 이는 여러 이유로 발생하는 이슈입니다. 가령 강력한 GPU 하나를 모델 디버깅이나 소규모 개발 작업에만 할당하면 자원을 낭비하게 됩니다. NVIDIA MIG/MPS 등의 GPU를 잘게 쪼개는 파티셔닝으로 워크로드에 맞게 할당할 수 있지만 이 역시 빈틈이 있습니다. 작업 크기와 맞지 않아 사용되지 못하고 남는 조각들이 생길 수 있습니다. 정적 할당의 경우 여러 사용자와 작업이 혼재되어 있는 환경에서는 유연성이 떨어집니다. .

메모리 병목 및 단편화 역시 GPU의 처리량을 심각하게 저하시키는 요인입니다. 특히 추론(Inference) 환경에서 비효율적인 KV 캐시 관리와 메모리 단편화는 큰 문제를 일으킵니다. 마지막으로 복잡한 개발 환경을 구성하고 대용량 컨테이너 이미지를 배포하는 데 소요되는 시간, 즉 환경 설정 지연도 GPU의 유휴 시간을 늘립니다.

노는 자원 문제를 해결하는 열쇠

자원 활용을 극대화하고 모델 개발, 훈련, 배포, 추론 파이프라인을 최적화하기 위해 많은 조직이 MLOps 플랫폼을 활용하고 있습니다. MLOps는 2025년 현재 새로운 진화의 길을 걷고 있습니다. 우리가 아는 MLOps는 자칫 사일로화 될 수 있습니다. 그 이유는 인프라를 관리하는 운영(Ops)팀, 모델을 개발하는 데이터 사이언스(ML)팀, 애플리케이션을 담당하는 개발(Dev)팀은 각기 다른 도구와 목표를 가지고 있기 때문입니다.

사일로화라는 잠재적 이슈를 극복하기 위해 MLOps는 AI DevOps라는 새로운 패러다임으로 진화하고 있습니다. 이는 AI 모델, 데이터, 코드뿐만 아니라 그 기반이 되는 인프라까지 단일 플랫폼에서 통합 관리하는 시스템 중심적 접근 방식입니다. AI DevOps 패러다임은 단순한 모델 학습 파이프라인을 넘어, 실시간 추론 서비스, GPU 풀링, 그리고 엔터프라이즈 거버넌스까지 통합하는 방향으로 개념이 구체화되고 있습니다. 이런 개념 정립을 주도하는 것이 바로 KAYTUS의 MotusAI입니다.

KAYTUS MotusAI, 잠자는 GPU를 깨우는 지능형 AI 플랫폼

KAYTUS MotusAI는 AI 데이터센터를 운영 중인 엔터프라이즈를 위한 AI DevOps 플랫폼입니다. 이를 도입하면 지능형 자원 스케줄링, 데이터 흐름 가속화, 통합 관리 및 자동화를 통해 잠자고 있는 GPU의 잠재력을 이끌어낼 수 있습니다. MotusAI의 주요 기능은 크게 세 가지를 꼽을 수 있습니다.

첫 번째는 지능형 자원 스케줄링 기능입니다. MotusAI는 세분화된 스케줄링(Fine-Grained Scheduling) 및 GPU 분할(GPU Fractioning) 기능으로 단일 물리 GPU를 여러 개의 논리적 인스턴스로 분할해 최대 64개의 작업을 동시에 공유할 수 있습니다. 이는 소규모 개발 작업이 GPU 전체를 점유해 발생하는 자원 낭비 문제를 해결합니다.

두 번째는 I/O 병목 현상을 해결하는 엔드투엔드 데이터 흐름 가속화 기능입니다. MotusAI는 로컬 데이터 캐싱, P2P 기술을 이용한 이미지 배포, 제로 카피(Zero-Copy) 전송, 다중 스레드 데이터 가져오기 등 혁신적인 기술을 적용해 GPU가 데이터를 기다리는 유휴 시간을 최소화합니다.

세 번째는 통합 관리 및 자동화 기능입니다. 이를 활용하면 단일 대시보드에서 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지, 사용자, 애플리케이션 등 클러스터 전체를 관리할 수 있게 합니다. 특히 자동화 기반의 장애 허용(Fault Tolerance) 메커니즘은 훈련 작업 중 장애 발생 시 자동으로 이를 감지하고 작업을 복구하여 장애 처리 시간을 큰 폭으로 단축합니다.

이외에도 MotusAI는 데이터 라벨링(LabelStudio), 정제(OpenRefine), 파인튜닝(LLaMA-Factory), 애플리케이션 개발(Dify), 이미지 생성(Stable Diffusion)에 이르는 AI 수명주기 전체의 도구 체인을 내장하여 개발 및 운영의 복잡성을 크게 줄여줍니다.

하이브리드 훈련-추론 스케줄링

한편, AI 활용의 무게 중심이 훈련(Training)에서 추론(Inference)으로 빠르게 이동하고 있습니다. MotusAI는 이런 트렌드 변화에 민첩하게 대응하고 있습니다. MotusAI는 vLLM, SGLang과 같은 업계 표준 고성능 추론 프레임워크를 KServe 등과 결합하여 쿠버네티스 네이티브 환경에 통합했습니다.

더불어 MotusAI는 하이브리드 훈련-추론 스케줄링 기능으로 추론 수요에 대응하고 있습니다. 기존에는 훈련용 클러스터와 추론용 클러스터를 물리적으로 분리하여 운영했습니다. 이는 한쪽의 자원이 남을 때 다른 쪽에서 사용할 수 없는 유휴 용량(Stranded Capacity) 문제를 발생시켰습니다.

MotusAI는 이러한 경계를 허물고 단일 노드에서 훈련과 추론 워크로드를 동적으로 스케줄링합니다. 가령 R&D 인력이 활동하는 낮 시간에는 훈련 작업을 수행하고, 사용량이 적은 밤 시간에는 해당 자원을 자동으로 추론 서비스에 할당하는 운영을 가능하게 합니다. 이와 같은 하이브리드 스케줄링은 AI 인프라의 총소유비용(TCO)을 줄이는 데 기여합니다.

낭비 없는 AI 데이터센터를 위한 조합

살펴본 바와 같이 GPU 비효율성 문제를 해결하려면 시스템 전체를 지능적으로 조율하는 AI DevOps 접근 방식을 취해야 합니다. 이 접근 방식은 KAYTUS의 하드웨어와 결합될 때 더 큰 시너지 효과를 불어 옵니다. MotusAI가 AI 클러스터를 조정하는 두뇌 역할을 한다면, KAYTUS의 V2 및 V3 서버 제품군은 강력한 신체를 제공합니다. 또한, 고밀도 GPU 클러스터의 발열을 해결하는 친환경 액체 냉각 솔루션은 이 시스템의 지속 가능성을 보장하는 혈액과 같습니다. KAYTUS 서버와 MotusAI로 차세대 AI 데이터센터 전략 수립에 관심이 있다면 대원씨티에스로 문의 바랍니다.

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