728x90 resource management2 [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. [PYTHON] GPU 메모리 누수를 방지하는 2가지 컨텍스트 매니저 설계 방법과 해결책 딥러닝 모델을 개발하고 서비스에 배포할 때 개발자를 가장 괴롭히는 문제 중 하나는 바로 'CUDA Out of Memory (OOM)' 에러입니다. 모델의 파라미터가 커지고 배치 사이즈가 늘어남에 따라 제한된 GPU 자원을 관리하는 것은 선택이 아닌 필수입니다. 특히 파이썬의 예외 처리 과정에서 GPU 메모리가 제대로 해제되지 않고 고착되는 현상은 서비스의 안정성을 크게 해칩니다.본 포스팅에서는 파이썬의 표준 라이브러리인 contextlib를 활용하여, 복잡한 try...finally 구문 없이도 GPU 리소스를 선언적으로 관리할 수 있는 **고급 컨텍스트 매니저(Context Manager)** 설계 기법을 심층 분석합니다. 이를 통해 메모리 할당과 해제의 자동화를 구현하는 실전적인 해결책을 제시하겠습.. 2026. 4. 22. 이전 1 다음 728x90
