728x90 nvidia3 [PYTHON] GPU 노드 Horizontal Pod Autoscaling (HPA) 적용을 위한 3가지 커스텀 메트릭 설정 및 해결 방법 1. 왜 GPU 노드에는 기본 HPA를 사용할 수 없는가?Kubernetes의 기본 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)는 Metrics Server로부터 CPU와 메모리 사용량만 수집합니다. 하지만 딥러닝 추론(Inference)이나 학습(Training) 워크로드는 CPU가 한가하더라도 GPU 연산 자원이 고갈되어 서비스가 지연되는 경우가 빈번합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 NVIDIA DCGM(Data Center GPU Manager)과 Prometheus Adapter를 연동하여 Custom Metrics를 생성하고, 이를 HPA가 인식하도록 설정해야 합니다. 본 글에서는 Python 기반 클라이언트가 이 자원을 어떻게 소비하는지 이해하고, 인프라 단에서 이를 해결하.. 2026. 4. 20. [PYTHON] Mixed Precision Training 수렴 안정성을 확보하는 7가지 핵심 방법과 BF16 차이점 분석 딥러닝 모델의 규모가 커짐에 따라 학습 효율을 높이기 위한 Mixed Precision Training(혼합 정밀도 학습)은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 하지만 단순히 FP16(16-bit Floating Point)을 적용한다고 해서 학습이 바로 성공하는 것은 아닙니다. Gradient Underflow나 수렴 불안정성은 개발자를 괴롭히는 대표적인 문제들입니다. 본 포스팅에서는 Python 환경(PyTorch, TensorFlow)에서 Mixed Precision 학습 시 수렴 안정성을 확보하는 실전 노하우와 함께, 최근 주목받는 BF16(BFloat16)과의 구조적 차이를 심도 있게 다룹니다. 실무 개발자가 즉시 적용할 수 있는 7가지 코드 사례를 통해 모델 성능과 학습 속도를 동시에 잡아보.. 2026. 4. 15. [PYTHON] CUDA와 cuDNN의 2가지 결정적 차이와 AI 성능 가속 해결 방법 7가지 파이썬을 이용해 딥러닝 모델을 학습시키다 보면 반드시 마주치는 장벽이 있습니다. 바로 CUDA와 cuDNN 설치입니다. 단순히 'NVIDIA 그래픽카드가 있으니까 깔아야 한다'는 수준을 넘어, 이 두 요소가 하드웨어와 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 사이에서 어떤 마법을 부리는지 이해하는 것은 고성능 AI 엔지니어가 되기 위한 필수 관문입니다. 본 포스팅에서는 CUDA와 cuDNN의 기술적 본질을 해부하고, 왜 이들이 없으면 최신 AI 모델의 학습이 불가능에 가까운지, 그리고 실무에서 발생하는 설치 및 버전 충돌 문제를 해결하는 7가지 전문적인 해결 사례를 제시합니다.1. CUDA vs cuDNN: 역할의 근본적인 차이와 상호작용간단히 말해, CUDA는 하드웨어의 병렬 연산 능력을 끌어내.. 2026. 4. 1. 이전 1 다음 728x90
