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하지원 (서울대학교) 김서영 (숙명여자대학교) 테오도라 아두푸 엄현상 (서울대학교) 김윤희 (숙명여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제31권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
25 - 33 (9page)
DOI
10.5626/KTCP.2025.31.1.25

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이기종 GPU 클러스터 환경에서 딥러닝 계산 작업들을 실행할 때 발생할 수 있는 활용률 저하 문제를 GPU 공유 기술을 통해 해결하고 최적의 성능을 내기 위한 연구가 진행 중이다. 그러나time-slicing, Multi-Process Service(MPS), Multi-Instance GPU(MIG) 공유 기술을 딥러닝 응용의 특성에 맞춰 적절히 사용하는 연구는 제시되지 않았다. 본 논문은 딥러닝 모델 및 파라미터에 따른 작업의 실행 규모, 자원 민감도, 자원 활용 특징을 분석하여 time-slicing, MPS, MIG 공유 기술에 대한 최적의 작업 배치 기준을 제안한다. 서로 다른 공유 기술을 지원하는 이기종 GPU 클러스터 환경에서 최적의 작업 배치를 수행하고 실험을 통해 실행 시간과 처리량이 향상됨을 보였다.
#이기종 GPU #응용 프로파일링 #쿠버네티스 #heterogeneous GPUs #application profiling #Kubernetes #MPS #MIG #time-slicing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구 및 연구 동기
3. 딥러닝 응용 분석
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
References

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