피드로 돌아가기
Dev.toInfrastructure
원문 읽기
DPU Offload 및 GPU-aware Routing을 통한 AI 인퍼런스 부하 분산 최적화
When the conclusion comes first
AI 요약
Context
AI 인퍼런스 클러스터 내 GPU 부하 불균형으로 인한 Token Throughput 저하 및 지연 시간 증가 문제 발생. 기존 General-purpose Proxy의 Round-robin 방식은 백엔드 GPU의 실제 가동 상태를 반영하지 못하는 아키텍처적 한계 존재.
Technical Solution
- NVIDIA Bluefield DPU 도입을 통한 Network Stack Offload로 호스트 CPU 부하 제거
- GPU Load Monitoring 로직을 통한 실시간 가속기 상태 파악 및 트래픽 제어
- 가용 자원이 많은 Idle Accelerator로 요청을 유도하는 GPU-aware Routing 설계
- Dedicated ARM Cores 기반의 제어 평면 분리로 데이터 평면 처리 효율 극대화
- 단순 연결 기반 라우팅이 아닌 하드웨어 상태 기반의 동적 부하 분산 알고리즘 적용
실천 포인트
- L7 로드밸런서 설정 시 단순 Round-robin 대신 Dynamic Load-aware 알고리즘 검토 - 고부하 네트워크 처리 시 Host CPU 병목 해결을 위한 DPU Offload 도입 가능성 평가 - 벤치마크 분석 시 변수 제어 여부와 Baseline 설정의 적절성 검증 - 하드웨어 가속 기반 성능 수치와 소프트웨어 최적화 수치를 명확히 구분하여 분석