GPU 스케줄러 비교: Slurm vs Kubernetes

DGX H100 클러스터와 같은 고성능 컴퓨팅 자원을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자의 요청에 따라 자원을 할당하고 순서를 정해주는 **스케줄러(Scheduler)**가 필수적입니다. 현재 엔터프라이즈 환경에서 가장 많이 사용되는 두 가지 시스템인 Slurm과 Kubernetes를 비교 정리합니다.

1. Slurm (Simple Linux Utility for Resource Management)

Slurm은 전통적인 HPC(High-Performance Computing) 환경에서 표준으로 사용되는 오픈소스 워크로드 매니저입니다. 대규모 연산 자원을 가진 서버들을 하나의 클러스터로 묶어 관리하는 데 최적화되어 있습니다.

• 주요 목적: 대규모 배치(Batch) 작업 처리 및 물리 자원 극대화
• 작동 방식: 사용자가 작업(Job)을 제출하면 큐(Queue)에서 대기하다가, 가용한 자원이 생기면 할당받아 실행됨
• 특징:
  • Bare-metal 성능: 컨테이너 계층 없이 하드웨어 자원에 직접 접근하여 오버헤드가 거의 없음
  • 다중 노드 학습: NCCL, 인피니밴드와 긴밀하게 연동되어 수십 대의 노드를 활용한 분산 학습(Distributed Training)에 유리
  • 자원 독점: 작업이 실행되는 동안 해당 자원을 다른 프로세스가 간섭할 수 없도록 격리함

2. Kubernetes (K8s)

Kubernetes는 컨테이너 기반의 애플리케이션 배포와 확장을 자동화하는 오케스트레이터입니다. 최근 AI 모델의 서비스화(Serving)와 마이크로서비스 아키텍처가 대세가 되면서 GPU 관리 영역에서도 비중이 커지고 있습니다.

• 주요 목적: 컨테이너 기반 서비스의 가용성 확보 및 유연한 자원 관리
• 작동 방식: 선언적인 설정 파일(YAML)을 통해 원하는 상태를 정의하면, 쿠버네티스가 실시간으로 노드 상태를 확인하며 컨테이너(Pod)를 배치함
• 특징:
  • 높은 이식성: Docker 환경을 그대로 사용하므로 개발 환경과 운영 환경의 차이가 거의 없음
  • 자가 복구: 특정 노드나 컨테이너에 장애가 발생하면 다른 노드에서 자동으로 재시작하여 서비스 연속성 보장
  • NVIDIA Device Plugin: GPU를 쿠버네티스 리소스로 인식시키기 위해 필수적으로 설치되어야 하는 인터페이스

3. Slurm vs Kubernetes 비교 요약

구분	Slurm	Kubernetes
관리 단위	Job (배치 작업)	Pod (컨테이너 단위)
주요 용도	대규모 모델 학습 (Training)	모델 추론 서비스 (Inference/Serving)
네트워크	인피니밴드 및 RDMA 최적화	가상 네트워크(CNI) 기반
자원 할당	정적/독점적 할당	동적/공유 중심 할당
장점	연산 성능 극대화 및 지연 시간 최소화	서비스 운영 편의성 및 확장성

4. DGX H100 환경에서의 선택 기준

실무에서 DGX H100 클러스터를 운영할 때, 워크로드의 성격에 따라 스케줄러를 선택합니다.

• Slurm 선택 시:
  • 수억 개의 파라미터를 가진 거대언어모델(LLM)의 사전 학습(Pre-training)이 주 목적인 경우
  • 다중 노드 간 고속 통신(Multi-node communication) 성능이 최우선인 연구 환경
• Kubernetes 선택 시:
  • 학습된 모델을 API 형태로 배포하여 실제 서비스에 적용하는 경우
  • MIG(Multi-Instance GPU) 기술을 활용해 소규모 자원을 여러 팀에 유연하게 할당해야 하는 경우

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5. 인프라 엔지니어를 위한 제언

최근에는 두 시스템의 장점을 결합하기 위해 Slurm-on-K8s를 구축하거나, 쿠버네티스 기반이면서 Slurm의 스케줄링 기능을 강화한 Run:ai 같은 솔루션을 도입하기도 합니다.

DGX H100 서버의 성능을 온전히 끌어내기 위해서는 NVSM이나 UFM 같은 하드웨어 관리 도구뿐만 아니라, 이러한 소프트웨어 스택(Slurm/K8s)에 대한 깊은 이해가 필수적입니다