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    이 글에서는 NVIDIA GPU의 효율적인 활용을 위한 핵심 기술인 MPS(Multi-Process Service)를 심층적으로 분석합니다. MPS의 등장 배경부터 구조, 동작 방식, 장점 및 한계점, 그리고 실제 활용 사례까지 자세히 살펴봄으로써, GPU 자원 관리의 효율성을 극대화하는 방법을 제시합니다. 최신 정보를 바탕으로 MPS의 모든 것을 파헤쳐 보겠습니다.

    GPU 스케줄링의 필요성

    GPU는 병렬 처리 능력이 뛰어나 딥러닝, 과학 시뮬레이션 등 복잡한 연산에 필수적인 요소입니다. 하지만 단일 GPU에서 여러 작업을 동시에 실행할 때 스케줄링 문제는 성능 저하를 야기할 수 있습니다. 전통적인 GPU 스케줄링 방식은 작업 간 컨텍스트 스위칭 오버헤드가 크고, GPU 자원을 효율적으로 분배하지 못하는 한계가 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 NVIDIA는 MPS(Multi-Process Service)라는 혁신적인 기술을 도입했습니다.

    NVIDIA MPS란 무엇인가?

    NVIDIA MPS(Multi-Process Service)는 여러 개의 프로세스가 단일 GPU를 공유하여 사용할 수 있도록 지원하는 기술입니다. MPS는 GPU 하드웨어 수준에서 컨텍스트 스위칭을 관리하여 오버헤드를 최소화하고, GPU 자원 활용률을 극대화합니다. 이를 통해 다수의 작은 작업을 동시에 처리하거나, 단일 GPU에서 여러 모델을 동시에 실행하는 등의 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. MPS는 CUDA 8.0부터 지원되기 시작했으며, 지속적인 발전을 통해 더욱 강력한 기능을 제공하고 있습니다.

    MPS의 핵심 구조 및 동작

    MPS는 크게 Control Process와 Server Process로 구성됩니다. Control Process는 사용자 프로세스의 요청을 받아 Server Process에 전달하는 역할을 수행합니다. Server Process는 GPU 컨텍스트를 관리하고, 사용자 프로세스의 CUDA 커널 실행을 스케줄링합니다. 이러한 구조를 통해 MPS는 사용자 프로세스 간의 직접적인 간섭을 차단하고, 안정적인 GPU 공유 환경을 제공합니다. MPS는 또한 선점형 스케줄링(Preemptive Scheduling)을 지원하여, 중요도가 높은 작업에 더 많은 GPU 자원을 할당할 수 있도록 합니다.

    MPS의 장점과 활용 시나리오

    MPS는 다음과 같은 다양한 장점을 제공합니다.

    • GPU 활용률 향상: GPU 유휴 시간을 최소화하고, 여러 작업을 동시에 처리하여 전체적인 처리량을 늘립니다.
    • 컨텍스트 스위칭 오버헤드 감소: 하드웨어 수준에서 컨텍스트 스위칭을 관리하여 성능 저하를 최소화합니다.
    • 다중 프로세스 지원: 여러 개의 프로세스가 단일 GPU를 공유하여 사용할 수 있도록 지원합니다.
    • 선점형 스케줄링: 중요도가 높은 작업에 더 많은 GPU 자원을 할당할 수 있습니다.
    MPS는 딥러닝 모델 서빙, 고성능 컴퓨팅, 과학 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 특히, 여러 개의 작은 작업을 동시에 처리해야 하는 환경에서 MPS의 효율성은 더욱 두드러집니다. 예를 들어, 다수의 딥러닝 모델을 동시에 서빙하는 경우, MPS를 활용하면 각 모델에 필요한 GPU 자원을 효율적으로 분배하여 전체적인 응답 시간을 단축할 수 있습니다.

    MPS 설정 및 사용 방법

    MPS를 사용하기 위해서는 먼저 NVIDIA 드라이버와 CUDA 툴킷을 설치해야 합니다. 그 후, `nvidia-cuda-mps-control` 명령어를 사용하여 MPS Control Daemon을 시작하고, `nvidia-cuda-mps-server` 명령어를 사용하여 MPS Server Daemon을 시작해야 합니다. 사용자 프로세스에서는 CUDA API를 사용하여 GPU 작업을 요청할 수 있으며, MPS는 이러한 요청을 받아 GPU 스케줄링을 수행합니다. MPS 관련 환경 변수를 설정하여 MPS의 동작 방식을 제어할 수도 있습니다. 예를 들어, `CUDA_MPS_PIPE_DIRECTORY` 환경 변수를 사용하여 MPS Server와 Control Daemon 간의 통신에 사용되는 파이프 디렉토리를 지정할 수 있습니다.

    MPS의 한계점 및 발전 방향

    MPS는 많은 장점을 가지고 있지만, 몇 가지 한계점도 존재합니다. 예를 들어, MPS는 모든 CUDA API를 완벽하게 지원하지 않으며, 특정 API를 사용하는 경우 예상치 못한 오류가 발생할 수 있습니다. 또한, MPS는 GPU 자원을 공유하는 프로세스 간의 격리 수준이 완벽하지 않아, 보안 문제가 발생할 가능성도 있습니다. NVIDIA는 이러한 한계점을 극복하기 위해 지속적으로 MPS를 개선하고 있으며, 새로운 기능을 추가하고 있습니다. 앞으로 MPS는 더욱 강력한 기능과 안정성을 제공하여, GPU 활용의 효율성을 극대화하는 핵심 기술로 자리매김할 것으로 기대됩니다. 또한, 가상화 환경과의 통합, 보다 세밀한 자원 관리 기능 등 다양한 발전 방향이 모색될 것입니다.