GPU Scheduling 내부 구조 심층 분석

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본 블로그 포스팅에서는 GPU 스케줄링의 내부 구조를 심층적으로 분석합니다. GPU 스케줄링은 현대 컴퓨팅 시스템에서 매우 중요한 역할을 담당하며, 특히 딥러닝, 게임, 과학 시뮬레이션과 같은 고성능 연산 작업에서 그 중요성이 더욱 부각됩니다. 본 글에서는 GPU 스케줄링의 기본 개념부터 시작하여, 다양한 스케줄링 알고리즘, 최적화 기법, 그리고 미래 전망까지 자세히 다룰 예정입니다. 최신 정보를 기반으로 GPU 스케줄링의 핵심 원리를 이해하고, 실제 시스템에 적용할 수 있는 실질적인 지식을 제공하는 것을 목표로 합니다.

GPU 스케줄링 개요

GPU 스케줄링은 GPU 자원을 효율적으로 관리하고, 여러 작업을 동시에 처리하여 전체 시스템 성능을 극대화하는 기술입니다. CPU 스케줄링과 유사하지만, GPU의 병렬 처리 특성을 고려하여 설계되어야 합니다. GPU는 수천 개의 코어를 가지고 있어, 여러 스레드를 동시에 실행할 수 있습니다. 따라서 GPU 스케줄링은 이러한 병렬성을 최대한 활용하여 작업을 분배하고 실행 순서를 결정하는 역할을 합니다.

GPU 스케줄링 방식

GPU 스케줄링 방식은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다: 선점형 스케줄링과 비선점형 스케줄링. 선점형 스케줄링은 현재 실행 중인 작업을 중단하고 다른 작업을 실행할 수 있는 방식이며, 비선점형 스케줄링은 현재 작업이 완료될 때까지 다른 작업을 실행할 수 없는 방식입니다.

선점형 스케줄링은 일반적으로 우선순위 기반 스케줄링이나 시간 분할 스케줄링과 함께 사용됩니다. 우선순위 기반 스케줄링은 작업의 중요도에 따라 우선순위를 부여하고, 높은 우선순위의 작업을 먼저 실행합니다. 시간 분할 스케줄링은 각 작업에 일정 시간 할당량을 부여하고, 할당량 내에서 작업을 실행합니다. 할당량이 끝나면 다음 작업으로 전환됩니다.

비선점형 스케줄링은 구현이 간단하지만, 특정 작업이 GPU 자원을 독점하는 경우 다른 작업의 실행이 지연될 수 있다는 단점이 있습니다. 따라서 비선점형 스케줄링은 일반적으로 짧은 시간 내에 완료되는 작업이나, 실시간성이 중요한 작업에 적합합니다.

최근에는 GPU 가상화 기술과 함께 고급 스케줄링 기법들이 연구되고 있습니다. 예를 들어, Multi-Process Service (MPS)는 NVIDIA GPU에서 여러 프로세스가 동시에 GPU 컨텍스트를 공유할 수 있도록 하여, GPU 활용률을 높이는 데 기여합니다.

스케줄링 알고리즘

다양한 GPU 스케줄링 알고리즘이 존재하며, 각각의 알고리즘은 특정 환경과 요구 사항에 맞춰 설계되었습니다. 대표적인 알고리즘은 다음과 같습니다.

First-Come, First-Served (FCFS): 가장 간단한 스케줄링 알고리즘으로, 먼저 도착한 작업을 먼저 실행합니다. 구현이 간단하지만, 짧은 작업을 긴 작업이 기다리게 할 수 있어 평균 대기 시간이 길어질 수 있습니다.

Shortest Job First (SJF): 가장 짧은 작업을 먼저 실행합니다. 평균 대기 시간을 최소화할 수 있지만, 작업 시간을 미리 예측해야 한다는 단점이 있습니다.

Priority Scheduling: 작업의 우선순위에 따라 실행 순서를 결정합니다. 우선순위가 높은 작업을 먼저 실행하며, 중요도가 높은 작업에 유용합니다.

Round Robin (RR): 각 작업에 동일한 시간 할당량을 부여하고, 할당량 내에서 작업을 실행합니다. 모든 작업이 공정하게 처리될 수 있지만, 문맥 교환 오버헤드가 발생할 수 있습니다.

최근에는 딥러닝 워크로드를 위한 특화된 스케줄링 알고리즘도 연구되고 있습니다. 예를 들어, Gang Scheduling은 여러 GPU를 사용하는 분산 딥러닝 환경에서 모든 GPU가 동시에 작업을 시작하고 완료하도록 보장하여, 통신 오버헤드를 줄이고 전체 훈련 시간을 단축합니다.

GPU 가상화와 스케줄링

GPU 가상화는 하나의 물리적 GPU를 여러 개의 가상 GPU로 분할하여 여러 사용자가 동시에 사용할 수 있도록 하는 기술입니다. GPU 가상화는 클라우드 환경에서 GPU 자원을 효율적으로 공유하고, 여러 VM(Virtual Machine) 또는 컨테이너에서 GPU를 사용할 수 있도록 합니다.

GPU 가상화 환경에서는 스케줄링이 더욱 중요해집니다. 각 VM 또는 컨테이너에 할당된 가상 GPU 자원을 효율적으로 관리하고, 사용자 간의 간섭을 최소화해야 합니다. NVIDIA vGPU와 같은 기술은 하이퍼바이저 수준에서 GPU를 가상화하고, 각 VM에 독립적인 GPU 드라이버를 제공하여 성능 저하를 최소화합니다.

가상화 환경에서의 스케줄링은 일반적으로 다음과 같은 요소를 고려합니다.

• 자원 할당량: 각 VM 또는 컨테이너에 할당된 GPU 메모리, 컴퓨팅 자원의 양을 결정합니다.
• 우선순위: 각 VM 또는 컨테이너의 우선순위를 설정하여, 중요한 작업에 더 많은 자원을 할당합니다.
• 격리: 각 VM 또는 컨테이너가 다른 VM 또는 컨테이너의 작업에 영향을 미치지 않도록 격리합니다.

최적화 기법 및 고려사항

GPU 스케줄링 성능을 최적화하기 위해서는 다양한 기법과 고려사항을 적용해야 합니다.

커널 융합 (Kernel Fusion): 여러 개의 작은 커널을 하나의 큰 커널로 통합하여 커널 실행 오버헤드를 줄입니다.

메모리 최적화: GPU 메모리 접근 패턴을 최적화하여 메모리 병목 현상을 줄입니다. 예를 들어, 메모리 합치기 (Memory Coalescing)를 통해 여러 스레드가 연속적인 메모리 위치에 접근하도록 합니다.

비동기 연산: CPU와 GPU 간의 데이터 전송을 비동기적으로 수행하여, CPU가 다른 작업을 수행하는 동안 GPU가 데이터를 처리하도록 합니다.

컴퓨팅-통신 오버랩: GPU가 연산을 수행하는 동안 CPU가 다음 연산을 위한 데이터를 준비하도록 하여, 전체 실행 시간을 단축합니다.

또한, GPU 스케줄링은 애플리케이션의 특성에 따라 다르게 적용되어야 합니다. 예를 들어, 딥러닝 훈련 작업은 대규모 데이터를 처리하므로 메모리 최적화가 중요하며, 실시간 게임은 낮은 지연 시간을 보장하기 위해 우선순위 기반 스케줄링이 필요합니다.

향후 전망 및 연구 방향

GPU 스케줄링은 앞으로 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 특히, 다음과 같은 분야에서 연구가 활발하게 진행될 것입니다.

인공지능 기반 스케줄링: 머신러닝 모델을 사용하여 작업의 특성을 분석하고, 최적의 스케줄링 정책을 자동으로 결정합니다.

동적 자원 할당: 작업의 요구 사항에 따라 GPU 자원을 동적으로 할당하고 회수하여, 자원 활용률을 극대화합니다.

클라우드 환경에서의 스케줄링: 클라우드 환경에서 여러 사용자의 GPU 작업을 효율적으로 스케줄링하고, 보안 및 격리를 강화합니다.

이종 컴퓨팅 환경에서의 스케줄링: CPU, GPU, FPGA 등 다양한 종류의 프로세서를 통합하여 사용하는 이종 컴퓨팅 환경에서 작업 스케줄링을 최적화합니다.

GPU 스케줄링 기술은 고성능 컴퓨팅 시스템의 핵심 기술로서, 앞으로 더욱 중요해질 것입니다. 지속적인 연구와 개발을 통해 GPU 스케줄링 기술의 발전은 더욱 가속화될 것으로 기대됩니다.