4.3. GPU 공유 방법

CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 GPU의 일반 컴퓨팅을 위해 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다.

스트림은 GPU에서 문제순으로 실행되는 일련의 작업입니다. CUDA 명령은 일반적으로 기본 스트림에서 순차적으로 실행되며 이전 작업이 완료될 때까지 작업이 시작되지 않습니다.

다양한 스트림의 작업을 비동기적으로 처리하면 병렬 작업을 실행할 수 있습니다. 한 스트림에서 발행된 작업은 다른 작업이 다른 스트림으로 발행되기 전, 중 또는 후에 실행됩니다. 이를 통해 GPU는 정해진 순서로 여러 작업을 동시에 실행하여 성능이 향상됩니다.

GPU 시간 분할은 여러 CUDA 애플리케이션을 실행할 때 과부하된 GPU에서 예약된 워크로드를 상호 저장합니다.

GPU의 복제본 세트를 정의하여 Kubernetes에서 GPU를 시간 분할할 수 있으며 각각 워크로드를 실행하기 위해 개별적으로 Pod에 배포할 수 있습니다. MIG(Multi-instance GPU)와 달리 복제본 간 메모리 또는 내결함성이 없지만 일부 워크로드의 경우 공유하지 않는 것보다 좋습니다. 내부적으로 GPU 시간 분할은 동일한 기본 GPU의 복제본에서 멀티플렉션에 사용됩니다.

시간 분할에 대한 클러스터 전체 기본 구성을 적용할 수 있습니다. 노드별 구성을 적용할 수도 있습니다. 예를 들어 Cryostat T4 GPU가 있는 노드에만 시간 분할 구성을 적용하고 다른 GPU 모델의 노드를 수정할 수 없습니다.

클러스터 전체 기본 구성을 적용한 다음 노드에 레이블을 지정하여 해당 노드에 노드별 구성을 지정하여 이러한 두 가지 접근 방식을 결합할 수 있습니다.

CUDA Multi-Process Service(MPS)를 사용하면 단일 GPU가 여러 CUDA 프로세스를 사용할 수 있습니다. 프로세스는 GPU에서 병렬로 실행되며 GPU 컴퓨팅 리소스의 포화 상태를 제거합니다. 또한 MPS는 다양한 프로세스에서 커널 작업 및 메모리를 복사하여 사용률을 향상시킬 수 있습니다.

MG(Multi-instance GPU)를 사용하여 GPU 컴퓨팅 단위와 메모리를 여러MIG 인스턴스로 분할할 수 있습니다. 이러한 각 인스턴스는 시스템 관점에서 독립 실행형 GPU 장치를 나타내며 노드에서 실행되는 모든 애플리케이션, 컨테이너 또는 가상 머신에 연결할 수 있습니다. GPU를 사용하는 소프트웨어는 이러한 기타 각 인스턴스를 개별 GPU로 처리합니다.

MIG는 전체 GPU의 전체 성능이 필요하지 않은 애플리케이션이 있는 경우에 유용합니다. 새로운 NVIDIA Ampere 아키텍처의 MIG 기능을 사용하면 하드웨어 리소스를 여러 GPU 인스턴스로 분할할 수 있으며 각 GPU 인스턴스는 운영 체제에서 독립적인 CUDA 지원 GPU로 사용할 수 있습니다.

NVIDIA GPU Operator 버전 1.7.0 이상은 A100 및 A30 Ampere 카드에 대해MIG 지원을 제공합니다. 이러한 GPU 인스턴스는 전용 하드웨어 리소스와 완전히 격리된 최대 7개의 독립 CUDA 애플리케이션을 지원하도록 설계되었습니다.

가상 머신(VM)은 NVIDIA vGPU를 사용하여 단일 물리적 GPU에 직접 액세스할 수 있습니다. 엔터프라이즈 전체의 VM에서 공유하여 다른 장치에서 액세스할 수 있는 가상 GPU를 생성할 수 있습니다.

이 기능은 GPU 성능의 기능과 vGPU가 제공하는 관리 및 보안 이점을 결합합니다. vGPU가 제공하는 추가 이점으로 VM 환경에 대한 사전 관리 및 모니터링, 혼합 VDI 및 컴퓨팅 워크로드를 위한 워크로드 분산, 여러 VM의 리소스 공유 등이 포함됩니다.