7월 28, 2025
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Kubeflow는 Kubernetes를 기반으로 구축된 오픈소스 플랫폼으로, 데이터 준비, 모델 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 배포 및 모니터링 등 각 단계를 포괄하는 표준화되고 통합된 도구 세트를 제공함으로써 AI 모델의 실제 적용 과정을 크게 간소화합니다. 현재 많은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어가 자주 사용하는 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 그러나 많은 개발자가 Kubeflow 사용 시 GPU 리소스 분할이 불가능한 문제를 겪습니다. 플랫폼 특성상 단일 컨테이너가 전체 GPU 리소스를 점유하기 때문에, 프로젝트에 필요한 리소스가 적을 경우 일부 GPU 컴퓨팅 자원이 유휴 상태로 방치되어 효율적으로 활용되지 못합니다. 본 글에서는 인피니틱스의 ixGPU 모듈을 활용해 Kubeflow에서 GPU 분할을 구현하는 방법을 단계별로 안내합니다. Kubeflow 플랫폼에서 ixGPU 모듈을 활용한 GPU 탄력적 분할…
Kubeflow의 보급과 과제: 단일 GPU 활용률 병목 현상 Kubeflow는 Kubernetes 기반의 오픈소스 머신러닝 플랫폼으로, 최근 머신러닝 분야에서 점차 보편화되고 있습니다. 개발자가 확장 가능한 머신러닝 워크로드를 쉽게 구축, 배포 및 관리할 수 있도록 지원하며, 완전한 머신러닝 파이프라인 관리, 분산 훈련 및 하이퍼파라미터 튜닝 등의 장점을 제공합니다. 그러나 Kubeflow가 널리 사용되고 있음에도 불구하고 실제 적용 시 한 가지 문제점이 존재합니다: GPU를 분할할 수 없다는 점입니다. 이로 인해 귀중한 컴퓨팅 자원이 효율적으로 활용되지 못해 많은 머신러닝 개발자들의 고민거리가 되고 있습니다. 하나의 GPU가 단일 작업에 독점적으로 할당될 경우, 실제 작업의 자원 요구량과 무관하게 자원이 유휴 상태로 남아 전체 개발 효율성과 비용 효율성에 부정적인 영향을…