GPU가 부족한 게 아니라, 운영이 잘못된 걸지도 모릅니다

“GPU가 부족해서 늘 학습 작업이 밀려요”

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정말 GPU가 부족한 걸까요, 
아니면 리소스 운영 방식이 문제일까요?

많은 AI 운영팀에서 공통적으로 겪는 문제들이 있습니다.
• GPU는 남아있는데도 대기열은 계속 늘어나고
• 프로젝트마다 자원이 충돌하고
• 어디에서 낭비가 일어나는지 파악이 어렵습니다

그런데 자세히 보면,
하드웨어 스펙보다 더 중요한 건
‘운영 전략’이라는 걸 알 수 있습니다.

 

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✅ GPU를 더 똑똑하게 쓰는
3가지 운영 전략

 

➊  사용자/팀 단위 자원 할당 정책 수립

누구에게, 얼마만큼, 언제까지
→ 이 기준 없이 GPU를 운용하면 ‘점유’는 되지만 ‘활용’되진 않습니다.

💡 자원 사용권한을 사용자·팀·프로젝트 단위로 나누고,
사용 종료 시 자동 회수되도록 설정하세요.

 

➋ 우선순위 기반 스케줄링

실시간 요청 처리 구조는 언제나 병목을 초래합니다.

특히 대규모 학습과 추론 작업이 동시에 진행되는 환경에서는
예약 기반 스케줄링이 필수입니다.

💡 작업 우선순위, 사용 시간, 자원 소요량 등을 기준으로
자동 큐를 설정해보세요.

 

➌ 실시간 사용 현황 시각화

“지금 누가 얼마나 쓰고 있는지” 안 보이면,
어디에서 낭비되는지도 모릅니다.

💡 사용자별 GPU 점유율, 대기열, 사용 시간 등을
대시보드 형태로 시각화하면
운영 효율은 크게 향상됩니다.

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💡 운영 전략이 달라지면, 
GPU는 늘어난 것처럼 느껴집니다
"AI Pub(에이아이펍)"은
주식회사 텐(TEN)이 개발한 플랫폼으로,

• 자원 자동 분할/통합
• 프로젝트 단위 스케줄링
• 실시간 대시보드 제공 등

‘GPU 부족’이 아니라 ‘운영 방식 부족’을 해결합니다.

 

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📎 GPU 추가 구매 전에, 먼저 운영 전략을 점검해보세요.
👉 AI Pub 살펴보기