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#AI

SNOW의 Automatic Sharding 도입기

SNOW의 Automatic Sharding 도입기
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Summary

수천 개의 AI 모델을 하나처럼? SNOW의 GPU 자원 최적화 필살기

한정된 GPU를 200% 활용하는 Automatic Sharding 도입과 운영 자동화 노하우

본 아티클은 SNOW 서비스에서 수많은 AI 모델을 효율적으로 서빙하기 위해 도입한 Automatic Sharding 기술을 다룹니다. 기존 수동 방식의 한계를 극복하기 위한 알고리즘 설계부터 인프라 자동화 반영, 그리고 안정적인 배포 전략까지의 실전 과정을 상세히 공유합니다.

  • 01GPU 자원 효율을 극대화하는 Automatic Sharding 알고리즘 설계 원리
  • 02대규모 AI 모델 서빙의 고질적 문제인 모델 로딩 오버헤드 해결
  • 03샤딩 계산 결과를 수작업 없이 인프라에 즉시 동기화하는 자동화 체계
  • 04수천 개의 서비스를 운영하며 터득한 안정적인 배포 및 운영 전략
  • 05NAVER Engineering Day에서 발표된 실무 관점의 AI 인프라 최적화 사례

RECOMMENDATION

GPU 비용 절감과 AI 모델 서빙 효율화 사이에서 고민하는 MLOps 및 인프라 엔지니어에게 필독을 권장합니다.

The Problem

수천 개의 AI 서비스가 한정된 GPU 자원을 공유해야 하는 환경에서, 수동 샤딩 방식은 모델 로딩 오버헤드를 초래하고 자원 활용의 효율성을 떨어뜨리는 한계가 있었습니다.

The Solution

모델 로딩 오버헤드를 제거하기 위한 Automatic Sharding 알고리즘을 설계하고, 도출된 샤딩 결과를 실제 인프라에 자동으로 반영하며 안정적으로 배포하는 전략을 도입했습니다.

The Result

GPU 자원의 파편화를 방지하고 수천 개의 모델 서빙 시 발생하는 로딩 지연을 최소화하여, 보다 빠르고 안정적인 AI 콘텐츠 서비스 환경을 구축했습니다.

Trade-off

자동화된 샤딩 알고리즘 도입으로 인적 오류는 줄었으나, 시스템 복잡도가 증가함에 따라 안정적인 배포 전략을 정교하게 수립해야 하는 추가적인 설계 비용이 발생했을 것으로 추론됩니다.

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Key Concepts

Concept · 01

Automatic Sharding

AI 모델이나 데이터를 여러 처리 단위로 자동으로 나누어 분산 배치함으로써 하드웨어 자원 효율을 최적화하는 기술입니다.

  • 수동 샤딩의 운영 부담을 줄이고 모델 로딩 오버헤드를 제거하기 위해 도입
  • 수천 개의 서비스가 GPU 자원을 효율적으로 공유할 수 있도록 설계
Concept · 02

Model Loading Overhead

AI 모델을 서비스 가용 상태로 만들기 위해 메모리에 로드하는 과정에서 발생하는 시간적, 자원적 지연 현상을 의미합니다.

  • 서비스 응답 속도를 저해하는 핵심 요소로 지목되어 이를 제거하는 데 집중
  • 효율적인 샤딩 배치를 통해 로딩 시간을 단축하고 서비스 안정성을 향상
Concept · 03

Infrastructure Automation

소프트웨어 설정이나 알고리즘 결과를 실제 물리적/가상 인프라 환경에 사람의 개입 없이 자동으로 반영하는 시스템입니다.

  • Automatic Sharding 알고리즘의 결과를 실제 서버 배포에 즉시 반영
  • 운영 자동화를 통해 대규모 GPU 클러스터 관리의 복잡도를 해결