728x90 Taints and Tolerations1 [PYTHON] Kubernetes GPU 최적 할당을 위한 Node Affinity 및 Taints 활용 방법 3가지와 해결 전략 인공지능(AI)과 딥러닝 모델의 규모가 거대해짐에 따라, 클라우드 네이티브 환경인 Kubernetes(K8s)에서 고가의 자원인 GPU를 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 운영 비용 절감과 성능 최적화의 핵심이 되었습니다. 단순히 GPU가 장착된 노드를 클러스터에 추가하는 것만으로는 부족합니다. 특정 워크로드가 고성능 GPU(예: H100, A100)를 점유하도록 유도하거나, 일반 CPU 워크로드가 GPU 노드의 자원을 낭비하지 않도록 격리하는 정교한 스케줄링 전략이 필요합니다. 본 가이드에서는 파이썬 기반의 머신러닝 파이프라인을 운영하는 엔지니어를 위해 Node Affinity, Taints, 그리고 Tolerations를 조합하여 GPU 리소스를 완벽하게 제어하는 실무적인 해결 방법을 제시합니다.1. G.. 2026. 4. 29. 이전 1 다음 728x90
