레드햇이 제시하는 GPU 공유부터 MLOps 자동화까지의 AI 인프라 관리 전략을 실무 관점에서 정리해 드리겠습니다.
아래 내용은 단순 요약이 아니라, 활용 방법·장단점·적용 시 주의사항을 포함한 실무 가이드 형태입니다.
1. GPUaaS(GPU as a Service) – GPU를 ‘서비스’처럼 운영
개념
-
온프레미스·하이브리드·퍼블릭 클라우드 환경에서 GPU를 여러 부서가 유연하게 공유·할당받아 사용하는 구조
-
GPU 할당, 회수, 사용량 모니터링, 과금까지 서비스형 관리 가능
핵심 기술 (NVIDIA 예시)
| 기술 | 특징 | 장점 | 단점/주의사항 |
|---|---|---|---|
| MIG (Multi-Instance GPU) | GPU를 최대 7개 인스턴스로 하드웨어 분할 | 성능·격리성 우수 | 인스턴스 수 제한 |
| MPS (Multi-Process Service) | 최대 48개 프로세스가 GPU 공유 | 세밀한 자원 분할 | 스케줄링 오버헤드 |
| Time Slicing | 시간 단위로 GPU 분할 | 무제한 분할 가능 | 컨텍스트 스위칭 성능 저하 |
실무 활용 팁
-
멀티테넌시(Multi-tenancy)로 부서별 격리 환경 제공
-
비활성 세션 자동 종료 정책으로 장시간 점유 방지
-
GPU 사용량 기반 내부 과금 체계 도입 시 비용 인식 개선
2. 추론 서버(Inference Server) – LLM 시대의 핵심 실행 엔진
필요성
-
LLM 운영에서 학습보다 추론 빈도가 훨씬 높음
-
다수의 동시 요청, 대규모 맥락 유지, GPU 메모리 최적화 필요
레드햇의 접근
-
vLLM 기반 Red Hat AI Inference Server
-
주요 기능
-
응답 토큰 생성 가속화 (Draft 모델 + 메인 모델 보정)
-
Key-Value 캐시 최적화로 메모리 재활용
-
동시 요청 스케줄링으로 병목 최소화
-
GPU 동적 묶음 처리로 활용률 극대화
-
모델 양자화(Quantization)로 처리량 증가
-
적용 사례
-
미디어 그룹: H100·MI300X 클러스터에서 멀티모달 모델 운영
-
리테일 그룹: LLM 압축 + vLLM으로 공급망 분석 최적화
실무 적용 포인트
-
GPU 사용량이 시간대별로 변동이 큰 경우, GPUaaS + vLLM 조합이 비용 효율적
-
모델 허브(Model Hub)에서 사전 최적화된 LLM을 바로 배포 가능
3. MLOps – AI 라이프사이클 자동화
필요성
-
AI 모델은 지속적인 개선이 필요 (데이터 드리프트, 사용자 피드백 반영)
-
DevOps처럼 자동화·재현성·운영 안정성이 핵심
레드햇의 구성
-
RHEL AI: 엔터프라이즈급 AI 학습 환경 (PyTorch, Hugging Face 등 사전 구성)
-
InstructLab: 사용자 피드백 기반 LLM 지속 학습 도구
-
Red Hat OpenShift AI: 데이터 연결 → 학습 → 검증 → 배포 → 모니터링 → 재학습까지 자동화
실무 적용 예시
-
데이터 소스 연결 (전처리 포함)
-
Kubeflow Pipelines 기반 학습 파이프라인 실행
-
모델 레지스트리에 등록
-
운영 환경 자동 배포
-
성능 모니터링 및 데이터 드리프트 감지 시 재학습
4. 실무 설계 시 체크리스트
| 항목 | 질문 | 권장 접근 |
|---|---|---|
| GPU 공유 | 부서별 GPU 사용량이 불균형한가? | GPUaaS 도입, 멀티테넌시 적용 |
| 추론 성능 | 동시 요청이 많고 응답 지연이 문제인가? | vLLM 기반 추론 서버 도입 |
| 모델 개선 | 데이터·요구사항이 자주 변하는가? | MLOps 파이프라인 구축 |
| 비용 효율 | GPU 유휴 시간이 많은가? | 사용량 기반 할당·회수 정책 |
5. 결론 – 레드햇 전략의 실무적 의미
-
GPUaaS: 자원 활용 극대화 + 부서 간 협업 촉진
-
추론 서버: LLM 서비스의 성능·안정성 확보
-
MLOps: AI 운영의 지속 가능성 보장
-
초기 설계 단계에서 이 3가지를 통합하면, 장기적으로 재설계 비용 절감 및 ROI 극대화 가능
추천 실무 적용 시나리오
"사내 AI 플랫폼을 구축하는 경우, Red Hat OpenShift AI를 기반으로 GPUaaS를 구현하고, vLLM 추론 서버를 컨테이너로 배포하며, MLOps 파이프라인을 통해 모델 개선을 자동화"
→ 이렇게 하면 GPU 효율성 + 추론 성능 + 운영 자동화를 동시에 달성 가능
