GPU 활용도를 33%p 높이는 할당 방식

기업용 AI의 핵심 제약 조건은 모델의 지능이 아닌 **GPU 활용도(Utilization)**에 있다. 본 글은 기존의 FIFO(First-In-First-Out) 스케줄러를 대체할 **제약 조건 인식 GPU 할당기(Constraint-aware GPU allocator)**를 구축하여 성능을 혁신적으로 개선한 결과를 공유한다.

동일한 하드웨어와 워크로드 조건에서 테스트한 결과, FIFO 방식 대비 GPU 활용도는 최대 33%p 상승했으며, 우선순위 가중 출력(Priority-weighted output)은 최대 105% 증가했다. 하드웨어의 변화 없이 오직 **할당 순서(Order)**를 최적화한 결과다.

핵심 개선 원리:

• 예약 비용(Reservation Cost) 해결: 실시간 추론(Real-time inference)을 위해 GPU를 상시 예약하는 FIFO 방식은 피크 타임이 아닐 때 발생하는 유휴 GPU를 배치 작업에 활용하지 못한다. 새로운 할당기는 이를 효율적으로 관리한다.
• 전략적 할당 순서: FIFO는 단순히 도착 순서대로 할당하여 고가치 작업을 방해하지만, 새로운 방식은 할당 순서 자체를 용량 결정의 핵심 요소로 간주하여 최적의 조합을 찾아낸다.

학습, 실시간 추론, 배치 추론, 양자화 등 서로 다른 형태의 워크로드가 혼재된 환경에서, 할당 순서의 최적화만으로 클러스터의 전체 용량을 극대화할 수 있음을 입증했다.