NVIDIA 시니어 DevOps 인터뷰: GPU 인프라 운영·최적화 전략

AI 인프라 운영 면접이라고 하면 보통 쿠버네티스 몇 개 질문, CI/CD 파이프라인 정도를 떠올리기 쉽죠. 하지만 NVIDIA의 Senior DevOps Engineer 인터뷰는 차원이 다릅니다. 여기서는 단순 지식이 아니라, GPU라는 초고가 자원을 어떻게 효율적으로, 안정적으로, 그리고 비용 낭비 없이 운영할 수 있느냐를 묻습니다.

🎬 인터뷰는 어떻게 흘러갈까?

이 인터뷰는 크게 두 라운드로 진행됩니다.

• Round 1: Scaling & Operations

• Round 2: RCA & Chaos Engineering

즉, 확장성과 운영 → 장애 진단과 복원력이라는 흐름으로 진행되죠.

🌟 Round 1 – AI/HPC 스케일링 & 쿠버네티스 운영

첫 라운드는 GPU 클러스터 운영의 기본기를 묻습니다.

• GPU 노드를 오토스케일링하면서도 Idle GPU 낭비를 최소화할 수 있나?

• 멀티클러스터 학습이 실패했을 때, GPU 메모리 부족 노드를 실시간 리밸런싱할 수 있나?

• 쿠버네티스의 taints와 tolerations를 활용해 GPU 워크로드를 효율적으로 격리할 수 있나?

• 수천 개 AI Pod을 돌리면서 CUDA 드라이버 업그레이드를 무중단으로 할 수 있나?

여기서 중요한 건 정답이 아니라, 트레이드오프를 설명할 수 있는가입니다. 예를 들어 “pre-warm 전략을 쓰면 cold start 문제를 줄이지만, 그만큼 비용이 늘어난다”라는 식으로요.

🚀 Round 2 – RCA와 GPU Chaos Drill

두 번째 라운드는 실전 장애 상황을 가정합니다.

• GPU Pod이 실제 할당된 GPU를 쓰고 있는지 검증하려면? (nvidia-smi, DCGM 활용)

• NCCL 로그를 어떻게 읽고, 분산 학습 성능 문제를 어떻게 찾아낼까?

• 스토리지 지연(200ms+)이 발생했을 때, 원인이 GPU인지, 네트워크인지, 스토리지인지 어떻게 구분할까?

• VRAM 단편화 때문에 요청한 16GB 대신 12GB만 할당된다면?

• 인프라 변경이 없는데 비용이 하루 만에 두 배 뛰었다면?

이 라운드는 일종의 Chaos Engineering 훈련이에요. 실시간 탐지, RCA, 대응 자동화 능력을 보여주는 게 포인트죠.

💡 여기서 배울 수 있는 전략적 인사이트

1. GPU는 초고가 자원이다 한 시간만 Idle 상태로 남겨둬도 비용이 폭탄처럼 쌓입니다. 따라서 스케줄링, 오토스케일링, Pre-warm 전략은 단순 기술이 아니라 비즈니스 경쟁력 그 자체예요.

2. 운영 자동화 루프 NVIDIA가 묻는 건 결국 “문제 정의 → 자원 배치 → 변경 관리 → 관측 → RCA → 비용 통제”라는 End-to-End 루프를 얼마나 체계적으로 설명할 수 있느냐입니다.

3. Fire Drill 문화 일부러 GPU 장애를 만들어보고, NCCL 로그 이상을 주입해보고, 비용 급등 시나리오를 재현해보는 Fire Drill은 시니어급 엔지니어의 기본기라고 할 수 있습니다.

📊 한 장으로 보는 요약

🎯 결론: 왜 이 인터뷰가 중요한가?

이 인터뷰는 단순히 "쿠버네티스에서 GPU를 쓰는 법"을 묻지 않습니다. GPU 자원을 낭비 없이, 끊김 없이, 투명하게 운영할 수 있는 능력을 요구합니다.

그리고 바로 그 지점이, 시니어 DevOps 엔지니어와 주니어 엔지니어를 가르는 결정적인 차이죠.