gpu클러스터3 GPU가 놀고 있는 진짜 이유 — 초거대 AI에서 네트워크가 병목이 되는 순간 GPU가 놀고 있는 진짜 이유 — 초거대 AI에서 네트워크가 병목이 되는 순간수천 개 GPU를 연결했다고 해서 학습 속도가 GPU 수에 비례해 증가하지는 않습니다. 각 GPU가 계산한 결과를 계속 동기화해야 하기 때문에 네트워크가 느리면 GPU는 계산 대신 서로를 기다리게 됩니다.AllReduce가 만드는 대기분산 학습에서는 각 GPU가 계산한 Gradient를 매 스텝마다 동기화합니다. AllReduce 같은 집합 통신에서는 가장 느린 경로가 전체 속도를 결정하기 때문에 한 구간의 지연이 클러스터 전체의 유휴 시간으로 확대됩니다.AI 트래픽은 버스트형이다연산 중에는 네트워크 사용이 낮다가 동기화 시점에 트래픽이 한꺼번에 발생합니다. 여러 작업이 동시에 동기화를 시작하면 Incast와 큐 포화가 생기고,.. 2026. 9. 16. 수천만 개의 로그에서 장애 원인만 골라내는 법 — LLM 기반 AIOps와 로그 우선순위화 수천만 개의 로그에서 장애 원인만 골라내는 법 — LLM 기반 AIOps와 로그 우선순위화AI 데이터센터와 GPU 클러스터에서는 엄청난 양의 로그가 발생합니다. 문제는 로그가 많을수록 장애 분석이 쉬워지는 것이 아니라 오히려 핵심 신호가 정상 메시지에 묻힌다는 점입니다.로그가 너무 많다GPU 드라이버, CUDA, Kubernetes, 스토리지, 네트워크, 데이터베이스 등 수많은 계층이 동시에 로그를 생성합니다. 대부분은 정상 상태를 알리는 정보성 메시지이고 실제 장애를 직접 설명하는 로그는 일부에 불과합니다.LLM에 원시 로그를 넣을 수 없는 이유수십 GB의 로그를 그대로 LLM에 넣으면 컨텍스트 한계를 넘고 추론 시간과 GPU 메모리 사용량이 급증합니다. 특히 폐쇄망이나 제한된 GPU 환경에서는 ‘더 .. 2026. 9. 16. AI 시대, 왜 다시 HPC인가 — GPU만 빠르면 되는 시대는 끝났다 AI 시대, 왜 다시 HPC인가 — GPU만 빠르면 되는 시대는 끝났다생성형 AI와 초거대 모델의 확산은 HPC의 의미를 바꾸고 있습니다. 예전의 HPC가 ‘어려운 계산을 빨리 끝내는 슈퍼컴퓨터’에 가까웠다면, 이제는 GPU·네트워크·스토리지·메모리·운영 소프트웨어가 하나의 시스템처럼 맞물려 움직이는 AI 인프라에 가깝습니다.HPC의 역할이 바뀌고 있다대규모 언어모델과 과학 AI는 단순한 연산량만 요구하지 않습니다. 방대한 학습 데이터를 안정적으로 공급해야 하고, 수천 개 GPU 사이의 통신을 조정해야 하며, 모델 파라미터와 KV Cache를 메모리에 효율적으로 배치해야 합니다. 여기에 장애 대응과 보안, 데이터 주권까지 포함되면서 HPC는 ‘계산 장비’가 아니라 ‘AI 운영 기반’으로 진화하고 있습니다.. 2026. 9. 16. 이전 1 다음