GPU는 AI/ML, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 분석 및 그래픽 렌더링과 같은 다양한 워크로드에서 필수적인 가속 장치입니다.
vSphere 환경에서 GPU를 효과적으로 활용하려면 적절한 구성과 최적화된 운영 방법이 필요합니다.
이번 글에서는 vSphere에서 GPU 성능을 극대화하기 위한 베스트 프랙티스를 다룹니다.
1. GPU 할당 방식 선택하기
vSphere 환경에서 GPU를 사용하는 방식은 크게 DirectPath I/O, NVIDIA vGPU, Bitfusion 세 가지가 있습니다.
각 방식의 특징을 이해하고, 워크로드에 적합한 방식을 선택하는 것이 중요합니다.
GPU 할당 방식특징장점단점
| DirectPath I/O (패스스루) | VM에 물리 GPU 단독 할당 | 최대 성능 보장 | VM 간 공유 불가 |
| NVIDIA vGPU | 여러 VM이 GPU 공유 | 유연한 리소스 활용 | 일부 워크로드에서 성능 제한 |
| Bitfusion | 네트워크를 통한 GPU 리소스 공유 | 고유동성, 리소스 활용 최적화 | 네트워크 성능에 영향 받음 |
각 방식은 활용 목적에 따라 적절하게 선택해야 합니다.
예를 들어, AI/ML 트레이닝처럼 GPU 성능이 중요한 경우 DirectPath I/O가 적합하며,
다수의 VM에서 그래픽 가속이 필요한 경우에는 NVIDIA vGPU가 효과적입니다.
Bitfusion은 GPU 리소스를 네트워크로 공유하는 방식으로, 컨테이너 기반 AI/ML 워크로드에 적합합니다.
2. GPU 오버커밋 방지
vSphere에서는 CPU와 메모리처럼 GPU도 오버커밋이 가능합니다.
그러나 GPU는 물리적 리소스를 공유하는 특성이 강하기 때문에, 과도한 오버커밋은 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
- vGPU 프로파일을 적절하게 할당하여 워크로드별 GPU 사용량을 최적화합니다.
- 고성능이 필요한 VM에는 독립적인 GPU 리소스 할당을 고려합니다.
- GPU 사용량을 지속적으로 모니터링하고, 병목 현상이 발생하는지 확인합니다.
특히, AI/ML 또는 3D 렌더링 같은 워크로드는 GPU 메모리 사용량이 크므로, vGPU 프로파일을 신중하게 설정해야 합니다.
3. NUMA(Locality) 최적화
GPU를 사용하는 VM은 다수의 vCPU와 많은 메모리를 할당하는 경우가 많습니다.
이때, GPU와 VM의 메모리를 동일한 NUMA 노드에 배치하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- vNUMA를 활성화하여 NUMA 노드 간 메모리 액세스를 최소화합니다.
- GPU가 장착된 소켓에 vCPU를 배치하여 데이터 전송 지연을 줄입니다.
- ESXi에서 NUMA 노드 간 리소스 균형을 고려하여 배포합니다.
이러한 설정을 통해 메모리 접근 속도를 최적화하고, GPU 워크로드의 성능을 극대화할 수 있습니다.
4. 최신 드라이버 및 소프트웨어 유지
최적의 GPU 성능을 위해서는 최신 드라이버 및 소프트웨어를 유지하는 것이 중요합니다.
VMware와 NVIDIA는 정기적으로 새로운 vGPU 드라이버 및 소프트웨어 업데이트를 제공합니다.
- NVIDIA vGPU Manager 및 Guest Driver를 최신 버전으로 유지합니다.
- VMware ESXi 및 vCenter 업데이트를 정기적으로 수행합니다.
- vSphere와 호환되는 GPU 드라이버 버전을 확인합니다.
최신 버전의 드라이버는 보안 패치와 성능 향상이 포함되어 있으므로, 항상 최신 상태를 유지하는 것이 좋습니다.
5. GPU 사용량 모니터링 및 최적화
vSphere 환경에서 GPU 사용량을 모니터링하면 리소스 활용도를 극대화할 수 있습니다.
ESXi와 vCenter는 GPU 리소스 사용량을 분석할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.
- ESXi Host Client 또는 vSphere Client에서 GPU 사용량을 확인합니다.
- vCenter Performance Charts에서 GPU 성능을 모니터링합니다.
- NVIDIA SMI(NVIDIA System Management Interface)를 사용하여 GPU 사용률과 메모리 소비량을 분석합니다.
특히, GPU 성능이 저하되거나 병목 현상이 발생할 경우, vGPU 프로파일 조정, VM 리소스 재할당, NUMA 최적화 등의 조치를 고려해야 합니다.
마무리
vSphere에서 GPU를 효과적으로 활용하려면, 적절한 GPU 할당 방식 선택, 오버커밋 방지, NUMA 최적화, 최신 드라이버 유지, 모니터링 및 최적화가 필수적입니다.
각 워크로드에 맞는 최적의 GPU 설정을 적용하고, 지속적인 성능 모니터링을 통해 효율적인 운영을 유지하세요.
이러한 베스트 프랙티스를 따르면 vSphere 환경에서 GPU 성능을 극대화하고, 보다 안정적인 가상화 환경을 구축할 수 있습니다.