산업별 적용 사례 AIDC · GPU as a Service

GPU가 남는데도,
왜 작업은 대기할까요?

GPU 관제 데이터로 조정할 자원과 다음 조치를 찾습니다.

GPU 지표와 작업 상태에 계약·운영 기준을 연결합니다. 운영팀의 점검 절차를 반복 실행해, 조정할 자원과 판단 근거를 함께 제공합니다.

자원 최적화 사례 살펴보기현재 기능과 향후 방향 보기

AIDC 적용 예시가상 운영 데이터로 구성한 예시입니다. Always-on Decision Agent와 승인·실행 인터페이스는 오픈소스로 공개 예정입니다.

사용률을 확인한 다음,
무엇을 바꿔야 할까요?

GPUaaS 운영팀은 약속한 용량과 성능을 지키면서 자원을 효율적으로 써야 합니다. 할당 현황과 실제 작업, 서비스 조건을 함께 보면 재할당할 GPU와 용량 조정 대상을 구분할 수 있습니다.

할당은 됐는데,
실제 작업이 진행 중일까?

GPU 할당 현황과 SM·Tensor 활동, 메모리 점유, 전력, 학습 진행 기록을 함께 확인합니다. 개발 세션이 멈췄는지, 데이터 입출력이나 통신을 기다리는지, 필요한 예약 용량인지 구분해야 합니다.

자원은 남는데,
대기열은 왜 줄지 않을까?

가용 GPU의 합계만으로 새 작업의 배치 가능성을 알 수 없습니다. GPU 종류·메모리·노드와 네트워크 토폴로지, 멀티 GPU 작업의 배치 조건, 테넌트별 할당 정책을 확인합니다.

추론 용량을 줄이면,
응답 성능을 지킬 수 있을까?

요청량과 대기 시간, P95·P99 응답 지연, 처리량과 메모리를 함께 검토합니다. 피크 수요·모델 로딩 시간·장애 대비 여유를 고려해야 축소할 범위를 판단할 수 있습니다.

기술적 배경: NVIDIA DCGM 지표 해석 · Kueue 배치 조건 · Triton 성능·자원 비교

운영 판단을 돕는 분석 보고서

조정할 자원과
판단 근거를 확인합니다.

학습은 대기 작업을 시작할 자원을, 추론은 서비스 목표를 지킬 용량을 찾습니다. 두 예시에서 판단 근거와 검토할 조치, 효과 확인 지표를 살펴보세요.

가상 데이터로 구성한 운영 보고서 예시입니다.

학습 워크로드 · 운영 검토 보고서 예시

GPU 증설 전에,
재할당할 GPU가 있나요?

가상 GPU 풀 · 4개 노드
특정 시점의 운영 상태를 가정한 예시

발견

미할당 GPU 8개가 여러 노드에 나뉘어 있습니다. 같은 노드에 GPU 8개가 필요한 학습 작업은 배치 조건을 충족하지 못해 대기 중입니다.

남은 GPU 수보다, 어디에 남았는지

가상 수치 · GPU 총 32개 = 할당 24개 + 미할당 8개

할당미할당오른쪽 숫자: 노드별 미할당 수
대기 작업의 조건

GPU 8개 · 같은 노드 · 지정 GPU 종류·메모리

모든 작업이 단일 노드를 요구하는 것은 아닙니다. 이 시나리오의 배치 조건입니다. CPU·메모리·쿼터·노드 상태 등 다른 조건도 별도로 확인해야 합니다.

조정 후보 · 해제 전 검토

Node D의 개발 세션을 검토합니다.

할당된 자원
GPU 4개
관측 지표
40분 평균 SM 활동 3%가상 관측값
판단 기준
GPU 사양·배치 조건·할당 상태
소유자와 중단·재개 조건

소유자에게 세션 상태와 재개 계획을 확인하고 담당자 승인을 받습니다. 해제가 가능하다면 Node D의 GPU 8개가 대기 작업의 배치 조건을 충족하는지 검토합니다.

낮은 SM 활동만으로 회수 여부를 결정하지 않습니다. 작업 진행, I/O·통신 대기, 체크포인트, 예약·운영 조건을 함께 확인합니다.

기대 가치 · 적용 후 확인

기존 GPU 풀에서
대기 작업을 시작할 기회를 찾습니다.

소유자·중단 조건 확인 → 승인 → 스케줄러에 해제·재할당 요청 → 실제 해제와 대기 작업 시작 확인.효과 확인 작업 대기 시간 · 재할당 GPU 시간(GPU-hours)

이 분석에 필요한 데이터와 기준

DCGM·Prometheus의 GPU 지표, Kubernetes·스케줄러의 노드별 할당과 Pending 사유, 테넌트 쿼터, 학습 로그와 세션 소유자 정보를 같은 시각·워크로드 단위로 맞춥니다. 운영 규정과 예약·변경 이력도 확인해, 자원 배치를 바꿀 수 있는 범위를 판단합니다.

추론 워크로드 · 운영 검토 보고서 예시

수요는 줄었는데,
추론 용량은 그대로인가요?

가상 추론 서비스 · 동일 모델
가상 수치로 구성한 운영 상태 예시

발견

요청량은 줄었지만 GPU를 할당받은 서비스 복제본은 4개로 유지됩니다. 현재 응답 지연은 운영 목표 이내입니다. 현 용량 유지, 복제본 축소, 수요 기반 확장 중 어떤 선택이 적절한지 검토합니다.

같은 시간대·모델의 지표를 함께 비교

아래 수치는 모두 가상 시나리오입니다.

초당 요청 수
120 → 48비교 구간 평균 · req/s
GPU 할당 서비스 복제본
4개 유지요청 감소 전후 같은 규모
응답 지연 P95
180ms이 사례의 운영 목표: 250ms 이하
메모리 여유
검증 필요물리 GPU 지표·모델 요구량 확인

이 예시의 수량은 서비스 복제본 수입니다. GPU 수나 비용을 뜻하지 않으며, 실제 자원 할당량을 확인해 계산합니다.

검증할 후보 · 조정안 비교

서비스 목표에 맞는 선택지를 검토합니다.

현 용량 유지
피크 수요나 장애 복구를 위한 여유가 필요한 경우
복제본 축소 검증
줄인 용량으로도 SLO와 여유 용량을 충족하는지 부하 시험
수요 기반 확장 검토
확장 지연·최소 유지 용량을 고려해 수요에 맞춰 조정

유사한 수요 구간의 운영 기록과 부하 시험으로 후보를 검증합니다. 지연 목표를 넘거나 복구 여유가 부족한 조정안은 제외합니다.

기대 가치 · 적용 후 확인

서비스 목표를 지키며,
과도한 자원 할당을 줄입니다.

조정안 검증 → 승인 → 오케스트레이터에 변경 요청 → 실제 복제본 수와 응답 성능 확인.효과 확인 할당 GPU 시간 · 요청·토큰당 비용 · 지연·오류율

GPU 사용률 외에 확인할 지표

GPU의 SM·Tensor·DRAM 활동과 메모리 점유를 추론 서버의 요청·대기·처리 시간, 오류율·처리량과 함께 확인합니다. 피크·동시 요청·배치 설정, 모델 적재 시간, 확장·복구 시간, 최소 용량·예약·격리 조건을 검토합니다.

계약상 SLA와 내부 운영 목표(SLO)를 구분하고, P95·P99는 집계 범위와 측정 지점을 맞춥니다. LLM 서비스는 첫 토큰 지연(TTFT)과 토큰 간 지연도 확인합니다. 메모리는 물리 GPU 측정값과 모델별 요구량을 구분하고, 관측 기간·집계 방식·귀속 범위가 확인된 값으로 검증합니다.

Triton 요청·대기 지표 정의 확인

Always-on Decision Agent · 오픈소스 공개 예정

운영자가 묻기 전에,
낭비와 병목을 먼저 찾습니다.

정해진 주기와 운영 기준에 따라 자원을 살피고, 점검 대상과 근거를 보고서로 전달합니다. 담당자가 문제 파악보다 대응 검토에 집중하도록 돕습니다.

  1. 01

    변화와 낭비 징후 파악

    계속 사용량이 낮은 할당 자원, 늘어나는 대기열, 수요에 비해 과도한 용량을 워크로드별로 살펴봅니다.

  2. 02

    원인과 운영 상황 확인

    노드·작업·테넌트 단위로 좁혀 지표, 작업 상태, 장애·정비·변경 이력과 운영 문서를 함께 확인합니다.

  3. 03

    조정 가능한 대안 비교

    반납·재배치·용량 조정 등 가능한 조치를 SLA, 예약, 우선순위, 중단·재개 조건에 맞춰 비교합니다.

  4. 04

    발견과 다음 조치 전달

    확인한 사실, 원인으로 의심되는 요인, 가능한 조치와 추가 확인 사항을 구분합니다. 같은 문제를 반복해서 알리지 않도록 정리해 담당자에게 전달합니다.

기대 가치 · 운영 업무 데이터 취합과 반복 점검에 드는 수작업을 줄입니다. 건별 분석·검토 시간과 변경 후 검증 시간으로 효과를 확인합니다.

수집된 지표에,
운영팀의 판단 기준을 더합니다.

관제 도구는 상태를 보여주고, 스케줄러는 자원을 배치합니다. Decision Layer는 여기에 업무 기준과 분석 절차를 연결해, 무엇을 조정할지와 그 근거를 제공합니다.

Decision Layer 안에서 Semantic Layer는 지표의 의미와 계산 기준을, Decision Graph는 점검 순서와 비교 방법을 담습니다. Runbook·계약·변경 이력은 별도 Agent·데이터 연결로 함께 확인합니다.

  • 관제 지표GPU·메모리·전력·I/O·네트워크
  • 워크로드 상태할당·진행·대기·실패·배치 조건
  • 운영 기준SLA·쿼터·예약·우선순위·비용
  • 문서와 이력Runbook·정비·장애·변경 기록

승인·실행 연계 · 인터페이스 공개 예정

제안에서 끝나지 않고,
적용 결과와 서비스 영향까지.

운영팀이 대상과 변경 조건을 승인한 뒤, 기존 스케줄러·오케스트레이터에 실행을 요청합니다. 요청 접수, 변경 완료, 효과 확인을 구분해 기록합니다.

  1. 검토·승인

    무엇을 바꿀 것인가

    담당자가 대상 워크로드·테넌트, 허용할 변경과 SLA·예약·복구 조건을 검토합니다.

  2. 실행 요청

    승인 범위를 전달

    별도 실행 모듈이 권한을 확인하고 스케줄러·오케스트레이터의 API로 요청합니다.

  3. 적용 확인

    실제 적용 여부 확인

    요청의 접수·진행·완료·실패와 실제 GPU 할당·서비스 복제본 상태를 각각 확인합니다.

  4. 효과 확인

    운영 성과를 검증

    대기 시간·처리량·지연·오류와 할당·재할당 GPU 시간(GPU-hours)을 비교합니다. 확보한 자원이 비용·전력 절감과 같지는 않으므로, 실제 과금·계측 데이터로 따로 검증합니다.

자원 배치와 서비스 제어는 기존 운영 시스템이 담당합니다. 승인·실행 인터페이스는 오픈소스로 공개 예정이며, 스케줄러·오케스트레이터 연결은 도입 시 구성합니다.

지금 제공하는 기능과
앞으로 구현할 기능

현재 공개 프로젝트에서는 등록한 분석 코드와 절차를 재사용하고 실행 기록을 확인할 수 있습니다. AIDC에서 활용하려면 관제 데이터를 연결하고, 운영 기준에 맞는 분석 절차를 구성해야 합니다.

현재 공개 프레임워크

검토한 절차로 분석하고,
과정과 근거를 확인

  • 정의된 지표를 통한 데이터 조회
  • 등록한 분석 코드·절차의 재사용
  • 입력·조회·결과·검증 기록 확인
  • Agent와 업무 앱에서 분석 호출
공개 코드와 범위 확인
운영 환경별 구성 필요

우리 GPU 풀에 맞는
데이터와 분석 기준

  • 관제·스케줄러·추론 서버 데이터 연결
  • 시각·노드·GPU·워크로드 식별자 일치 여부
  • 학습·추론별 비교와 점검 절차
  • 테넌트 권한·계약·Runbook·변경 이력

관제·스케줄러 데이터 연결과 분석 절차는 운영 환경에 맞게 구성해야 합니다. AIDC 전용 커넥터는 현재 공개 프로젝트에 포함되어 있지 않습니다.

오픈소스로 공개 예정

먼저 분석하고,
승인한 조치의 결과까지 확인

  • Always-on Decision Agent의 분석·보고
  • 담당자의 조정 검토·승인 연계
  • 실행 모듈을 통한 시스템 변경 요청
  • 적용 결과와 성과를 확인한 뒤 자동화 확대

Always-on Decision Agent와 승인·실행 인터페이스는 오픈소스로 공개 예정이며, 현재 공개 프레임워크에는 포함되어 있지 않습니다. 개별 시스템 커넥터와 승인 조건은 도입 시 구성합니다.

산업이 달라도, 데이터와 판단 기준을 연결하는 방식은 같습니다. 제조에서는 품질과 생산 조건을, AIDC에서는 GPU·워크로드와 서비스 기준을 함께 살펴봅니다. 데이터와 전문가의 기준으로 분석하고, 근거를 검토해 다음 조치를 정하도록 돕는 것이 Decision Layer의 역할입니다.

산업별 적용 사례 제조 적용 사례
참고한 공식 기술 자료

GPU 관측·배치·추론 성능을 이해하기 위해 참고한 기술 자료입니다. 예시의 수치는 별도로 구성한 가상 데이터이며, HEARTCOUNT와의 통합 사례를 뜻하지 않습니다.

반복되는 운영 문제
하나부터 시작하세요.

먼저 GPU 풀과 워크로드, 개선할 운영 지표를 정합니다.
팀의 점검 기준을 분석에 반영하고, 어떤 조치까지 연결할지 함께 살펴봅니다.

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