2025년 11월 22일
이종 AI 반도체 컴퓨팅 환경과 모니터링 기법
1. AI 컴퓨팅 환경의 변화 동향과 도전 과제
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- 시스템 자원 모니터링 기술은 최근 AI 프레임워크 수준 프로파일링, 컨테이너와 가상화 계층의 모니터링 및 클라우드 전반 통합 지표 수집 등 빠르게 발전 중
2. 이종 AI 반도체 기반 컴퓨팅 시스템 구성
(1) 이종 AI 반도체 기반 컴퓨팅 시스템 구성도
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(2) 이종 컴퓨팅 환경 구성을 위한 AI 반도체 유형 및 활용
| 구분 | 유형 | 활용 |
|---|---|---|
| AI 연산 프로세서 | CPU | – AI 연산 및 범용 연산에 일반적으로 사용 |
| GPU | – 고속 벡터 고유의 연산 패턴에 최적화 | |
| NPU | – 행렬 곱 및 CNN 고유의 연산 패턴에 최적화 | |
| 특정 기능 최적화 | FPGA | – 맞춤형 머신러닝 파이프라인 구성 최적화 |
| ASIC | – 특정 모델 추론에 최적 성능 및 전력 효율성 | |
| 프로세서 외부 데이터 처리 | PIM | – 메모리 내 연산기 배치, 프로세서 대신 데이터 처리 |
| DPU | – 네트워크 인터페이스에서 데이터 처리, 연산 가속 |
- AI 반도체 자원의 병렬 운용은 성능과 전력 효율 극대화가 가능하지만 연산 분담 구조, 메모리 공유 방식 등 자원 간 충돌 가능성이 있으므로 AI 학습과 추론의 자원 활용 패턴 파악 및 모니터링 필요
3. AI 학습과 추론의 자원 활용 패턴 비교
| 비교 항목 | AI 학습 자원 활용 패턴 | AI 추론 자원 활용 패턴 |
|---|---|---|
| 목표 | 대량 데이터 기반 가중치 갱신 | 빠른 응답, 실시간 처리 |
| 특징 | 연산 집약적, 높은 메모리 점유, 장시간 자원 점유 | 낮은 연산 지연, 빠른 응답, 병렬 처리 집중 |
| 자원 활용 | GPU, NPU 등 가속연산 자원 장시간 점유 | GPU, NPU 등 가속연산 자원 짧고 빈번한 점유 |
| 병목 | 메모리 대역폭, 연산 처리 | I/O, 응답 지연 |
| 모델 예시 | 트랜스포머 계열과 CNN | 경량화된 딥러닝 모델, 배치 추론 |
| 분석 | 자원 단위별 활용률과 병목 구간 정량 분석 필수 | 자원 집중 현상 및 지연 원인 분석 필수 |
| 모니터링 필요성 | 특정 자원 과부하 방지, 성능 최적화 | 병목 제거, SLA 준수, 효율적 분배 |
- AI 학습과 추론 등 연산 유형에 따라 자원 병목 발생 지점이 달라지므로, 자원 단위별 활용률 및 병목 구간에 대한 정량적 분석을 위한 실시간 모니터링 필요
4. 이종 컴퓨팅 환경의 AI 워크로드 특화 모니터링 기법
(1) AI 워크로드 특화 수준별 자원 모니터링 수집 지표 및 특징
| 수준 | 수집 지표 | 특징 | 활용 사례 |
|---|---|---|---|
| 하드웨어 | 전력, 온도, IPC, 메모리 대역폭 | 칩 내부 측정, 고정밀, 접근 제안 가능 | – 칩셋 최적화 – 전력/열 관리 |
| 운영체제 | CPU/메모리 사용, I/O, 스케줄링 | 시스템 수준, 실시간성 우수 | – 커널 추적 – 병목 탐지 |
| 프레임워크 | 연산 단계별 시간, 메모리 점유 | 모델 내부 분석, 고수준 추적 | – 학습 병목 분석 – 모델 압축 |
| 컨테이너 | 컨테이너 단위 자원 사용률 | 멀티 워크로드, 경합 분석 | – 쿠버네티스 모니터링 |
| 클라우드 | SLA, 네트워크, VM 자원 | 중앙 관리, 자동 알림 | – 대규모 AI 서비스 운영 |
(2) AI 워크로드 특화 모니터링 기법
| 기법 | 적용 환경 | 수행 방식 | 도구 및 사례 |
|---|---|---|---|
| 연산 단계별 트레이싱 | 모델 최적화, 병목 탐지 | – 모델의 각 레이어/연산자 단위 실행 시간 측정 – 병목 구간을 시각적 표시 | – Pytorch Profiler – TensorBoard – Torch-TensorRT |
| 메모리 사용 패턴 분석 | 대규모 모델 학습, 메모리 제한 환경 | – GPU 메모리 사용량 패턴 모니터링, overrun 방지 | – Batch size 저장 – Mixed precision |
| 전력 사용 패턴 분석 | 데이터센터, 전력 제약 환경 | – 칩 수준, 시스템 레벨 전력 데이터 종합 효율성 평가 | – RAPL – IPMI |
| AI 병목 자동 탐지 | 복잡한 파이프라인, 자동화된 시스템 | – 다양한 지표를 통합 분석 – 병목 원인 자동 판단 | – AutoML – 모델 컴파일 최적화 |
- 자원 모니터링 기술은 AI 서비스에 대한 예측, 지능화, 자율화로 발전해 나갈 것으로 예상되며, 이종 컴퓨팅 환경의 실시간 모니터링, 통합/표준화 고려 필요
5. 이종 컴퓨팅 환경의 모니터링 고려사항 및 세부 과제
| 구분 | 고려사항 | 세부 과제 |
|---|---|---|
| 모니터링 성능 측면 | 자원 모니터링 실시간성, 오버헤드 균형 | – 모니터링 실시간성 확보와 가벼운 구조 유지 – eBPF 등 높은 정확도와 낮은 오버헤드 제공 |
| 이종 자원 간 모니터링 데이터 통합 | – 고정밀 타임스탬프 동기화, 버퍼 이벤트 윈도잉 – 계층간 데이터 연계 분석 엔진 개발 | |
| 모니터링 통합 측면 | 모니터링 자동화 및 지능형 분석 | – 이상 탐지, 병목 지점 식별, 자원 스케줄링 지원 – 머신러닝 기반 인사이트 추출 모듈 개발 |
| 이종 자원 모니터링 표준화와 인터페이스 | – 오픈 텔레메트리 등 통합 인터페이스 정의 – GPU tensor load 등 공통 메타데이터 표준 마련 |
- 이종 자원 환경은 실시간성과 정밀도의 균형, 계층 간 지표 통합 등의 문제가 있으므로 경량 고성능 트레이싱, 시계열 데이터 정합성 강화, 표준화가 필수
[참고]
- 한국전자통신연구원(ETRI), 이종 AI 반도체 자원 모니터링 기술 동향, 2025.9
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