WhaTap GPU 모니터링

WhaTap GPU 모니터링은 서버와 쿠버네티스 환경 전반에서 GPU 자원의 상태와 활용 현황을 통합적으로 분석할 수 있도록 지원합니다. GPU는 서버를 구성하는 여러 리소스 중 하나이지만, CPU나 메모리 대비 높은 비용과 함께 AI/ML, LLM, HPC 워크로드의 성능에 직접적인 영향을 미치는 핵심 자원입니다.

단순히 GPU가 장착되어 있고, 살아 있는지 확인하는 수준을 넘어, 현재 얼마나 활용되고 있는지, 어떤 작업이 점유하고 있는지, 이상 징후는 없는지, 자원 배치는 적절한지까지 확인할 수 있어야 합니다.

WhaTap GPU 모니터링 범위

노트

WhaTap GPU 모니터링 지원 환경

• Server 환경에서 GPU 모니터링

• Kubernetes 환경에서 GPU 모니터링

서버 환경

• GPU 서버 모니터링은 GPU 사용률, 메모리 사용량, 온도, 전력, 클럭, 에러, PCIe/NVLink 통신 상태 등의 핵심 지표를 주기적으로 수집·저장하여, 서버 인프라 관점에서 GPU 장비의 상태를 종합적으로 확인할 수 있도록 지원합니다.

• GPU를 사용하는 프로세스 점유 현황을 함께 제공하여, 어떤 작업이 어떤 GPU를 얼마나 사용하고 있는지를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 단순 장비 상태 확인을 넘어, 실제 서버 내 GPU 자원 활용 방식까지 분석할 수 있습니다.

• 모니터링을 통해 과열, 스로틀링, 전력 제한, 비정상 에러, PCIe/NVLink 통신 이상 등의 징후를 조기에 감지할 수 있으며, 장애 예방과 신속한 대응 체계를 마련할 수 있습니다. 이는 서비스 안정성 확보와 운영 효율 향상에 직접적으로 기여합니다.

쿠버네티스 환경

• 쿠버네티스 환경에서 GPU가 주로 AI 학습/추론 워크로드, 배치 작업, 고성능 연산 애플리케이션에 할당되어 사용됩니다. 이때 단순히 노드 단위 GPU 상태만 보는 것으로는 실제 운영 상황을 충분히 파악하기 어렵습니다.

• 와탭의 쿠버네티스 GPU 모니터링은 클러스터, 노드, 파드/컨테이너 단위로 GPU 자원 사용 현황을 확인할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 어떤 워크로드가 GPU를 점유하고 있는지, 특정 노드에 사용량이 편중되어 있는지, GPU 요청/할당 대비 실제 사용 효율은 어떤지 등을 파악할 수 있습니다.

• 쿠버네티스 관점의 GPU 모니터링은 스케줄링 적정성, 자원 편중, 과소/과대 할당 여부를 분석하는 데에도 유용합니다. 결과적으로 GPU 기반 워크로드 운영의 안정성을 높이고, 클러스터 전체 자원의 활용 효율을 개선할 수 있습니다.

엔터프라이즈 환경

• 엔터프라이즈 환경에서 다수의 GPU 서버와 쿠버네티스 클러스터가 함께 운영됩니다. 단일 서버나 개별 쿠버네티스 환경 단위의 GPU 모니터링만으로 전체 자원 상태와 활용 현황을 한눈에 파악하기 어렵기 때문에, 통합 관점의 관리 체계가 필요합니다.

• 수백~수천 장 규모의 GPU를 운영하는 기업에서 팀 또는 업무별로 할당된 GPU 자원이 얼마나 효과적으로 사용되고 있는지를 지속적으로 확인하고 싶어 합니다. 이러한 데이터가 있어야 유휴 자원 재배치, 신규 자원 증설, 추가 구매 여부 등에 대한 합리적인 의사 결정에 도움이 됩니다.

• 다수의 쿠버네티스 기반 GPU 환경과 베어메탈 GPU 서버 환경을 단일 모니터링 체계로 통합함으로써, 분산된 GPU 자원을 하나의 관점에서 관리할 수 있습니다. 이를 통해 조직 전체의 GPU 자원 현황을 통합적으로 파악하고, Capacity Planning까지 연결할 수 있는 엔터프라이즈형 GPU 모니터링을 제공합니다.

WhaTap GPU 모니터링 제공 가치

GPU 자원 가시성 확보

서버, 클러스터, 노드, 파드, 프로세스 수준까지 GPU 사용 현황을 입체적으로 파악할 수 있습니다.

장애 조기 감지 및 신속 대응

온도 상승, 전력 제한, 클럭 저하, 에러 발생, 통신 이상 등의 징후를 빠르게 식별하여 장애로 확산되기 전에 대응할 수 있습니다.

GPU 활용률 최적화

유휴 GPU, 편중된 사용, 과소 활용 자원을 확인하여 재배치 및 운영 최적화가 가능합니다.

운영 효율 향상

서버와 쿠버네티스 환경을 분리해서 보지 않고 통합적으로 관리함으로써 운영 복잡도를 낮출 수 있습니다.

합리적인 증설 및 투자 판단 지원

실제 사용 데이터를 기반으로 GPU 증설 필요성을 검토하고, 예산 및 구매 계획의 근거 자료로 활용할 수 있습니다.

Capacity Planning 지원

단기 장애 대응뿐 아니라 중장기적인 자원 수요 예측과 운영 전략 수립까지 연결할 수 있습니다.

GPU 장치 이상 탐지 방법

GPU 장치 및 워크로드에서 발생할 수 있는 이상 징후를 탐지하는 방법입니다.

1. Xid 기반 이상 탐지

NVIDIA GPU는 장애 또는 비정상 상태 발생 시 Xid 이벤트를 로그에 기록합니다. 따라서 시스템 로그나 드라이버 로그에서 Xid 키워드 및 코드 발생 여부를 탐지하면 GPU 장치 이상을 비교적 빠르게 식별할 수 있습니다.

예를 들어, 특정 Xid는 GPU 연산 오류, 메모리 접근 문제, 드라이버/하드웨어 이상, 리셋 발생 등의 징후를 의미할 수 있으므로, 운영 환경에서는 Xid 이벤트를 중요한 장애 신호로 활용할 수 있습니다.

2. 상태 지표 기반 이상 탐지

GPU 이상은 반드시 에러 로그로만 드러나지 않을 수도 있습니다. 실제 운영 환경에서는 GPU 사용률, 메모리 사용량, 온도, 전력, 클럭, PCIe/NVLink 통신 상태와 같은 핵심 상태 지표의 변화 패턴을 함께 모니터링함으로써 이상 징후를 더 조기에 감지할 수 있습니다.

다만 이러한 지표는 절대값만으로 판단하기보다, 업무 특성, 작업 유형, 시간대별 패턴, 평상시 베이스라인을 함께 고려하여 해석하는 것이 중요합니다. 예를 들어 학습, 추론, 배치 처리, 데이터 전처리와 같은 워크로드는 각각 정상 동작 시의 GPU 사용 패턴이 다르기 때문에, 동일한 수치라도 업무 맥락에 따라 의미가 달라질 수 있습니다.

이러한 관점에서 다음과 같은 패턴 변화는 주요한 점검 대상이 됩니다.

• 평소 업무 패턴과 비교해 GPU 사용률이 과도하게 높거나, 반대로 할당된 자원이 충분히 활용되지 않는 상태가 지속되는 경우

• 작업 종료 이후에도 메모리 점유가 비정상적으로 유지되거나, 특정 시점부터 메모리 사용량이 급격히 증가하는 경우

• 온도가 지속적으로 상승하여 평소 운영 수준을 벗어나거나, 장시간 고온 상태가 유지되는 경우

• 전력 사용량이 제한값 근처에 장시간 머물러 전력 제한에 따른 성능 제약이 의심되는 경우

• 부하 수준 대비 클럭이 기대치보다 낮게 유지되어 스로틀링 또는 비정상 제어 상태가 의심되는 경우

• PCIe/NVLink 통신량이 업무 특성 대비 비정상적으로 증가·감소하거나, infiniband 에 에러 지표가 함께 관측되는 경우

상태 지표를 개별 수치가 아니라 업무 맥락 속 변화 패턴으로 해석하면, 단순 사용 현황을 넘어 성능 저하, 과열, 스로틀링, 전력 제한, 통신 병목, 비정상 동작과 같은 문제를 보다 정확하게 식별할 수 있습니다.

3. 프로세스/워크로드 관점의 이상 탐지

GPU를 점유한 프로세스, Pod, Container 등의 워크로드 정보를 함께 보면, 장비 지표만으로는 파악하기 어려운 이상 상황을 보다 명확하게 해석할 수 있습니다. 다만 이 역시 단순 점유 여부만으로 판단하기보다, 업무 유형, 실행 단계, 반복 주기, 평상시 점유 패턴을 함께 고려해야 합니다.

학습, 추론, 배치 처리, 데이터 전처리와 같은 워크로드는 GPU 사용 방식이 서로 다르기 때문에, 동일한 점유 상태라도 어떤 업무인지에 따라 정상과 비정상의 기준이 달라질 수 있습니다.

이러한 관점에서 다음과 같은 패턴은 주요한 점검 대상이 됩니다.

• 작업 특성에 비해 특정 프로세스나 워크로드가 GPU 메모리를 과도하게 점유한 채 예상보다 오래 해제하지 않는 경우

• GPU 사용률은 낮은데 메모리 점유만 장시간 유지되어, 작업 정체·비정상 대기·메모리 누수 가능성이 의심되는 경우

• 특정 작업이 반복적으로 재시작되거나 실패하면서 GPU 자원을 비효율적으로 점유하는 경우

• 일부 GPU에만 특정 워크로드가 지속적으로 몰려, 사용 불균형이나 국소적 과열이 발생하는 경우

• 동일 계열 업무 대비 특정 프로세스만 과도하게 긴 실행 시간, 높은 메모리 점유, 비정상적인 점유 패턴을 보이는 경우

• Pod 또는 Container 재배치 이후 GPU 점유 패턴이 급격히 변해, 스케줄링 비효율이나 자원 편중이 의심되는 경우

이러한 패턴은 단순 장비 이상뿐 아니라 애플리케이션 또는 워크로드 운용상의 문제까지 함께 식별하는 데 도움될 수 있습니다.