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GPU 인프라 모니터링 활용하기

GPU는 다른 인프라 자원(CPU·메모리)보다 훨씬 비싸고 AI/ML·LLM·HPC 워크로드 성능에 직접적인 영향을 주는 핵심 자원입니다. "GPU가 살아있나"만 확인하는 수준을 넘어서 활용률·점유 워크로드·이상 징후·자원 배치 적절성까지 봐야 투자 대비 효과를 챙길 수 있습니다. WhaTap GPU 모니터링은 서버·Kubernetes 두 환경에서 이를 통합 제공합니다.

GPU 모니터링이 답해야 하는 4가지 질문​

표 | GPU 모니터링 핵심 질문
질문안 답하면 생기는 일
얼마나 활용되고 있나?비싼 GPU가 놀고 있는데 감지 못 함 → 과도한 장비 투자
누가(어떤 Pod/워크로드) 점유하고 있나?한 Pod가 GPU 독점 → 다른 팀 워크로드 지연
이상 징후는 없나?온도·전력 이상으로 성능 저하 시작 → 나중에 장비 수명 문제로 비화
자원 배치가 적절한가?편중·유휴 GPU 혼재 → 재배치 의사결정 지연

지원 환경​

WhaTap은 두 관점에서 GPU를 제공합니다. 워크로드 배포 환경에 맞게 선택하면 됩니다.

서버 환경의 GPU 모니터링​

베어메탈·VM 서버에 직접 설치된 GPU 추적. 서버 GPU 모니터링

Kubernetes 환경의 GPU 모니터링​

Kubernetes 클러스터에서 Node ↔ GPU (MIG) ↔ Pod 매핑까지 추적. K8s GPU 모니터링

MIG (Multi-Instance GPU) 지원 — NVIDIA GPU를 물리 단위(P)와 MIG 인스턴스(M) 단위로 나눠 모니터링. 클러스터 내 GPU 분할 운영 환경에 필수.

사전 준비​

  • Kubernetes GPU 대시보드: Kubernetes 에이전트 1.8.7 이상 + 오픈 에이전트 설치
  • 서버 GPU: 서버 에이전트에 GPU 모듈 활성화 (agent-gpu)

활용 시나리오​

① GPU 자산 현황 한 번에 파악​

신규 인프라 도입·이관 시 "지금 우리 GPU가 어디에 몇 개 있지?"부터 확인이 필요합니다. 서버 GPU 인벤토리에서 모델·수량·할당 상태를 일괄 조회할 수 있습니다.

② 워크로드 병목 추적​

LLM·ML 추론 지연이 발생했을 때:

  1. GPU 대시보드에서 사용률·온도·메모리 Top5를 확인하세요.
  2. 편중된 GPU를 발견하면 해당 노드-Pod 매핑을 추적하세요.
  3. MIG 환경이면 어떤 인스턴스가 포화됐는지까지 드릴다운하세요.

LLM 맥락이면 LLM Observability 지표와 교차 확인하세요. GPU 사용률 포화인지 모델 선택·프롬프트 길이 때문인지를 구분할 수 있습니다.

③ 이상 탐지​

  • 온도·전력 이상: 하드웨어 문제 조기 경보 → 장애 예방
  • Pending 상태 GPU: 할당 누락 감지
  • 미사용 GPU: 예산 낭비 조기 포착
  • 사용 편중: 한 노드만 포화, 다른 노드 유휴 → 재배치 신호

경고 알림 규칙 연계: GPU 지표를 이벤트 규칙에 추가하면 임계 초과 시 자동 통지를 받을 수 있습니다. 설정 방법은 첫 경고 알림 붙이기를 참고하세요.

④ 자원 배치 최적화​

  • 장기 사용 패턴을 GPU 트렌드로 확인
  • 특정 시간대만 포화되는 패턴 → 스케줄링·배치 조정
  • 팀별 사용량 → 내부 과금·할당량 정책 설계 근거

⑤ 용량 계획​

월간·분기 GPU 사용 추세는 증설·축소 의사결정의 근거가 됩니다. 성능 리포팅 시나리오의 분기 회고에 포함하세요.

대시보드 구조 요점​

Kubernetes GPU 대시보드​

  • GPU 리소스 상태 요약 (상단 4개 위젯): 할당 노드·Pod·GPU 상태별 개수
  • GPU Map: 디바이스 맵 차트 (P=물리, M=MIG)
    • 노드/물리 장치 기준 그룹화
    • 상태/사용률 기반 색상 표시
  • Top5 추이: 사용률·온도·메모리 상위 GPU의 시계열

상세: GPU 대시보드

서버 GPU 성능 요약​

  • 장착된 GPU별 실시간 활용률·온도·전력·메모리
  • 노드 단위 요약 + 개별 GPU 드릴다운

상세: GPU 성능 요약

다음 단계​

최종 수정: