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Dev.toAI/ML
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6GB VRAM 제약을 극복한 50개 AI Agent 배치 스케줄링 아키텍처
How I Run a 50-Agent AI Workforce on a Single 6GB GPU
AI 요약
Context
제한된 6GB VRAM 환경에서 다수의 LLM Agent 구동 시 발생하는 Driver-OOM 및 GPU Swap 현상 분석. 실시간 응답보다 처리량 중심의 Batch System 전환을 통한 하드웨어 제약 해결책 모색.
Technical Solution
- File-based Queue 기반의 Lock 메커니즘을 통한 GPU 접근 직렬화 및 단일 모델 점유 보장
- FIFO 순서 및 PID 기반 소유권 관리를 통한 Stale-lock 제거 및 교착 상태 방지
- VRAM Watchdog 및 Resource Governor 도입을 통한 유휴 모델 강제 Eviction 및 메모리 단편화 제어
- Task 특성에 따라 모델 크기를 동적으로 할당하는 Model Router 계층 설계를 통한 하드웨어 추상화
- CPU 기반 소형 모델과 GPU 기반 7B 모델의 적절한 분배를 통한 전체 시스템 가용성 최적화
실천 포인트
1. 하드웨어 제약 시 실시간성(Latency)을 포기하고 Batch 처리 방식으로 전환 가능한지 검토
2. 공유 자원 접근 제어를 위한 Lock 메커니즘과 Crash 발생 시 자동 복구 로직 설계
3. VRAM 임계치 기반의 자동 Eviction 정책을 통한 Out-of-Memory 사전 방지
4. 하드웨어 종속성을 제거하기 위해 모델 선택 로직을 추상화한 Router 계층 도입