[NVIDIA] MIG를 활용한 고성능 컴퓨팅 환경 구축

1. Kubernetes & MIG

Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 오픈 소스 플랫폼입니다. MIG와 Kubernetes를 통합하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 리소스 최적화: Kubernetes의 자원 할당 기능과 MIG의 인스턴스 분할 기능을 결합하여 GPU 자원을 최적화할 수 있습니다.
• 유연한 스케줄링: Kubernetes의 스케줄러를 사용하여 다양한 크기의 MIG 인스턴스를 필요에 따라 유연하게 할당할 수 있습니다.
• 자동화된 관리: Kubernetes의 오토스케일링과 자원 모니터링 기능을 통해 GPU 사용량을 자동으로 관리하고 최적화할 수 있습니다.

1.1 Kubernetes 설정 예시

• Kubernetes 노드 설정: 각 노드에서 NVIDIA 드라이버와 CUDA를 설치하고, NVIDIA Kubernetes Device Plugin을 설정합니다.
• MIG 인스턴스 구성: nvidia-smi 명령어를 사용하여 각 노드에서 필요한 MIG 인스턴스를 생성합니다.
• Kubernetes 리소스 요청: 애플리케이션 배포 시, MIG 인스턴스를 요청하는 리소스 설정을 추가합니다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mig-pod
spec:
  containers:
  - name: mig-container
    image: your_image
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1 # MIG 인스턴스를 요청하는 설정

2. Docker & MIG

Docker는 컨테이너를 생성하고 관리하는 플랫폼으로, 애플리케이션을 격리된 환경에서 실행할 수 있습니다. MIG와 Docker를 결합하여 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 격리된 환경: 각 MIG 인스턴스를 별도의 Docker 컨테이너에 할당하여 격리된 환경에서 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.
• 유연한 배포: Docker의 이미지를 사용하여 다양한 환경에 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
• 효율적인 리소스 사용: Docker와 MIG를 결합하여 GPU 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

2.1 Docker 설정 예시

• Docker 환경 설정: NVIDIA Container Toolkit을 설치하여 Docker가 GPU를 사용할 수 있도록 설정합니다.
• MIG 인스턴스 구성: nvidia-smi 명령어를 사용하여 필요한 MIG 인스턴스를 생성합니다.
• Docker 컨테이너 실행: -gpus 옵션을 사용하여 MIG 인스턴스를 할당한 Docker 컨테이너를 실행합니다.

docker run --gpus '"device=0"' your_image

3. Slurm & MIG

Slurm (Simple Linux Utility for Resource Management)은 리소스 관리 및 작업 스케줄러로, 대규모 컴퓨팅 클러스터에서 작업을 관리하고 분산 시스템의 리소스를 효율적으로 할당할 수 있습니다. MIG와 Slurm을 통합하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 정교한 작업 스케줄링: Slurm의 작업 스케줄링 기능을 사용하여 다양한 크기의 MIG 인스턴스를 필요에 따라 할당할 수 있습니다.
• 리소스 최적화: Slurm의 자원 관리 기능을 통해 GPU 사용량을 최적화하고, 사용하지 않는 자원을 효율적으로 재할당할 수 있습니다.
• 자동화된 관리: Slurm의 자동화된 작업 관리 기능을 통해 대규모 컴퓨팅 작업을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

3.1 Slurm 설정 예시

Slurm 클러스터에서 MIG 인스턴스를 사용하는 설정은 다음과 같이 진행할 수 있습니다:

1. Slurm 노드 설정: 각 노드에서 NVIDIA 드라이버와 CUDA를 설치하고, Slurm을 설정합니다.
2. MIG 인스턴스 구성: nvidia-smi 명령어를 사용하여 각 노드에서 필요한 MIG 인스턴스를 생성합니다.
3. Slurm 작업 제출: 작업 제출 스크립트에서 GPU 리소스를 요청하는 설정을 추가합니다.

#!/bin/bash
#SBATCH --gres=gpu:1 # MIG 인스턴스를 요청하는 설정

srun your_application

4. 추가로 활용할 수 있는 도구들

4.1 NVIDIA GPU Cloud (NGC)

NGC는 NVIDIA에서 제공하는 컨테이너 레지스트리로, 고성능 컴퓨팅 및 딥러닝 애플리케이션을 위한 최적화된 컨테이너를 제공합니다.

• 최적화된 컨테이너: 딥러닝 프레임워크와 HPC 애플리케이션에 최적화된 컨테이너 제공.
• 신속한 배포: 복잡한 환경 설정 없이 빠르게 GPU를 활용한 작업 시작 가능.
• 안정성 및 성능: NVIDIA가 제공하는 최신 드라이버와 라이브러리 포함.

4.2 Singularity

Singularity는 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 널리 사용되는 컨테이너 플랫폼입니다.

• 보안성: 사용자 권한을 유지하면서 컨테이너 실행 가능.
• 이동성: 컨테이너 이미지를 쉽게 공유하고 이동 가능.
• HPC 통합: HPC 환경에서의 사용을 위해 설계, Slurm과 같은 스케줄러와 잘 통합.

4.3 TensorFlow와 PyTorch

TensorFlow와 PyTorch는 인기 있는 딥러닝 프레임워크로, MIG와 결합하여 고성능 딥러닝 작업을 수행할 수 있습니다.

• 고성능 딥러닝: MIG를 통해 여러 딥러닝 작업 병렬 수행.
• 유연한 자원 할당: 다양한 크기의 MIG 인스턴스를 생성하여 각 딥러닝 작업에 적합한 자원 할당.
• 확장성: 대규모 분산 학습 지원.

4.4 Prometheus 및 Grafana

Prometheus와 Grafana는 시스템 모니터링 및 시각화 도구입니다.

• 실시간 모니터링: MIG 인스턴스의 자원 사용량을 실시간 모니터링.
• 시각화: GPU 사용량, 온도, 메모리 사용량 등을 시각화하여 자원 사용 현황 파악.
• 알림 설정: 자원 사용량이 임계치를 초과할 경우 알림 설정.

4.5 Ansible

Ansible은 IT 자동화 도구로, MIG 설정 및 관리 작업을 자동화할 수 있습니다.

• 자동화된 설정: MIG 인스턴스 생성, 설정 파일 수정, 드라이버 설치 등을 자동화.
• 일관성 보장: 모든 노드에서 일관된 환경 보장.
• 확장성: 클러스터 크기에 상관없이 동일한 플레이북 사용.