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AI 인프라를 온프레미스로 구축할지 클라우드로 빌릴지 어떻게 결정할까요? GPU 비용(TCO), 데이터 보안, 확장성, 활용률 관점에서 두 방식을 비교하고, 하이브리드 전략과 판단 기준을 정리했습니다.

PU 활용률 60%가 실제로는 놀고 있는 상태일 수 있습니다. nvidia-smi의 사용률 지표가 왜 실제 연산량을 반영하지 못하는지, MFU 같은 진짜 지표는 무엇인지, 정확한 측정 방법을 정리했습니다.

비싸게 산 GPU의 평균 활용률이 5%에 그치는 이유는 GPU 부족이 아닙니다. 유휴 자원, 독점 점유, 스케줄링 부재 등 활용률을 갉아먹는 5가지 원인과 진단·개선 방법을 정리했습니다.

쿠버네티스로 GPU를 스케줄링할 때 왜 자원이 남는데 작업은 대기할까요? GPU 스케줄링의 개념과 기본 방식의 한계, 자원 파편화 문제, 그리고 효율적인 GPU 배치를 위해 필요한 조건을 정리했습니다.

하나의 GPU에 여러 작업을 올리면 서로 간섭해 성능이 떨어집니다. GPU를 독립된 공간으로 나눠 여러 워크로드가 간섭 없이 나눠 쓰는 공간분할의 원리와, AIPub이 이를 어떻게 구현하는지 정리했습니다.

GPU를 아무리 많이 사도, 전력을 통제 못하면 수익성은 없습니다. GPU 카드별 전력 한도 설정, SM/메모리 클럭 제어, 실시간 모니터링까지 — AIPub의 GPU 전력 최적화 전략을 정리합니다.

GPU 활용률이 30%에 그치는 원인은 GPU 부족이 아니라 타임슬라이싱의 구조적 한계에 있습니다. 간섭율 8.15배 차이, 빌링 부정확 문제를 공간분할이 어떻게 해결하는지 비교 분석합니다.

GPU 메모리 부족으로 클러스터 확장을 고려하고 계신가요? GPU 클러스터 도입 전 반드시 확인해야 할 기술적 조건 5가지를 정리했습니다. 분산 학습, 스케줄링, 자원 최적화까지 AI 인프라 확장을 위한 핵심 체크리스트를 확인해보세요.

NVIDIA MIG란 무엇일까요? 단일 GPU를 최대 7개의 독립된 자원으로 분리해 성능을 보장하는 MIG 기술의 핵심 원리와 도입 효과를 상세히 소개합니다. 비싼 고사양 GPU 인프라의 가동률을 극대화하고 자원 병목 현상을 해결하는 기술적 해법을 지금 확인해 보세요.

GPU를 추가로 구매했는데도 성능이 나오지 않나요? 문제는 GPU 부족이 아니라 운영 전략일 수 있습니다. 무작정 GPU를 구매하기 전, 우리 조직의 AI 인프라 준비 상태를 점검하세요. AI 인프라 구축 전 반드시 확인해야 할 체크리스트와 GPU 자원 최적화 방법을 함께 정리했습니다.

온프레미스와 클라우드에 분산된 GPU 인프라, 어떻게 관리하시나요? TEN의 AI Pub을 활용한 멀티클러스터 통합 운영과 리소스 스케줄링으로 AI 워크로드의 효율을 극대화하는 방법을 확인하세요.

AI 인프라 모니터링 제대로 하고 있나요? AI 인프라 모니터링은 성능과 비용을 최적화하는 핵심 전략입니다. AIPub의 클러스터 시각화와 컨테이너 단위 정밀 탐지, 실시간 알림과 자동 리포트로 자원 낭비를 줄이고 AI 운영 전략을 최적화하는 고도화된 모니터링을 시작하세요.

“GPU가 부족해서 늘 학습 작업이 밀려요” 정말 GPU가 부족한 걸까요, 아니면 리소스 운영 방식이 문제일까요? 많은 AI 운영팀에서 공통적으로 겪는 문제들을 살펴보고, AIPub을 활용한 GPU 운영 전략을 소개합니다.

“GPU 도입만 하면 AI 인프라 구축이 끝날 줄 알았어요.” 하지만 생각보다 성능은 안 나왔고, GPU는 놀고 있었습니다. 이 이야기는 많은 AI 도입 기업들이 공통적으로 겪는 어려움입니다.

모델이 거대해지고, AI 연산량이 폭증하면서많은 기업이 "GPU 클러스터" 도입을 검토하고 있습니다.하지만 도입 이후에도 비싼 인프라가 제 역할을 못 하는 상황이 반복됩니다. 문제는 GPU 클러스터가 아니라,"그 자원을 얼마나 유연하고 효율적으로 운영할 수 있는가"입니다.

Docker 등장 배경 chroot chroot는 ‘root 디렉토리(/)'를 변경하는 기능입니다. 프로세스의 root 디렉토리를 변경하여 해당 프로세스가 chroot로 설정한 root 디렉토리 밖의 파일이나 디렉토리에 접근하는 것을 제한합니다.