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AI 클라우드 비용의 숨겨진 60% 세금, 해결 방법까지 한 번에!

설탕사과
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요약

"우리가 혁신을 위해선 비용이 필요하다!"라고 자신 있게 말했던 AI 프로젝트. 하지만 클라우드 사용료 청구서를 받아든 순간, 심장이 쿵 내려앉습니다. 지나치게 높은 요금에는 이유가 있습니다. 수많은 기업들이 미처 알지 못한 사이에, AI 클라우드 환경에서는 GPU 자원 낭비가 심각하게 발생하고 있죠. 오늘은 대부분의 기업이 겪는 '숨겨진 60% 세금' 문제와, 이를 극복하는 실전 방법들을 쉽고 흥미롭게 알려드리겠습니다.

Kubernetes GPU 비용 폭탄의 정체

AI 클라우드를 운영하는 대부분의 팀은 최신 GPU를 Kubernetes 클러스터에 연결합니다. 데이터 사이언티스트들은 쾌속으로 모델을 학습시키며, 모두가 기대에 부풀죠. 하지만, 실제로는 GPU 자원의 60%가 '아무 일도 하지 않으며' 비용만 발생하고 있습니다. 이것이 바로 보이지 않는 'GPU 세금'입니다. 보드 승인도, GPU 부족에 대한 대처도 성공했지만 정작 클러스터 스케줄러의 한계 때문에 엄청난 낭비가 생기는 겁니다.

Tetris가 불러온 GPU 자원 낭비

기본 Kubernetes 스케줄러의 본질은 '테트리스' 게임과 같습니다. 웹서버 같이 단순한 워크로드에는 효율적으로 동작하지만, AI 학습처럼 여러 GPU가 필요한 경우엔 문제가 생깁니다. 예를 들어, 두 개의 노드에 각각 1개의 GPU가 남아 있지만, 새로운 작업이 2개의 GPU를 동시에 요구하면 둘을 합쳐서 할당하지 못합니다. 작업은 '대기 중'으로 남고, 실제 GPU는 놀면서 비용만 발생하죠. 테트리스식 스케줄링이 오히려 돈을 불태우는 주범이 되는 셈입니다.

PodAntiAffinity로 빠르게 GPU 분산하기

시급하게 GPU 낭비를 줄이고 싶다면, 'PodAntiAffinity' 설정을 활용해 보세요. 이 옵션은 특정 GPU 작업들이 한 노드에 몰리지 않도록 퍼뜨려줍니다. 완벽하진 않지만, 5분 만에 적용 가능한 실용적인 조치입니다. YAML 설정 한 줄이면 GPU 파편화를 당장 줄일 수 있습니다.

affinity:
  podAntiAffinity:
    preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values:
                  - gpu-workload
          topologyKey: "kubernetes.io/hostname"

Karpenter, GPU 스케줄링의 새로운 기준

한 차원 높은 해결책을 찾는다면 'Karpenter'에 주목해보세요. AWS에서 사용할 수 있는 Karpenter는 단순한 자동 노드 보급을 넘어, 전체 작업 대기열을 분석해 가장 비용 효율적인 노드를 생성합니다. 테트리스가 아니라 '체스'를 두듯, 자원을 손실 없이 배치합니다. NVIDIA A100 GPU가 있다면, GPU Operator와 Multi-Instance GPU(MIG)를 결합해 GPU 하나를 여러 개처럼 쪼개 쓰는 것도 가능합니다. 이렇게 하면 GPU 파편화를 극적으로 줄일 수 있습니다.

module "karpenter" {
  source            = "terraform-aws-modules/eks/aws//modules/karpenter"
  cluster_name      = module.eks.cluster_name
  irsa_oidc_provider_arn = module.eks.oidc_provider_arn
  create_irsa       = true
}

대규모 AI 플랫폼엔 Gang Scheduling과 Volcano

기업이 더욱 거대한 AI 시스템을 운영한다면, 'Volcano'와 같은 계층적 스케줄러가 필요합니다. Volcano는 GPU를 여럿 활용해야 하는 대규모 집단 작업을 한 번에 처리하며, 자원 낭비를 최소화하고 데드락(작업 중단)도 방지합니다. 여러 작업이 동시에 출발점에 서 있을 때 가장 뛰어난 가치를 발휘하죠.

GPU 사용률, 비용 측정으로 눈을 뜨다

실제 GPU 사용률(X-ray처럼 속을 들여다볼 수 있는 지표)을 알아야 진짜 문제를 진단할 수 있습니다. DCGM Exporter와 Prometheus/Grafana는 GPU 사용률을 실시간으로 보여줍니다. 사용률이 70% 미만인데 '대기 중'인 작업이 많다면, 스케줄링에 분명히 문제가 있습니다. Kubecost 같은 툴을 더하면 "하루에 얼마나 GPU 비용이 낭비되는지" 바로 확인할 수 있습니다. CFO의 귀가 번쩍 뜨는 순간이기도 하죠.

AI 인프라 성공을 위한 마지막 조언

클러스터 스케줄러의 한계가 수억 원의 컴퓨팅 자원을 분실시키는 주범임을 깨달았다면, 오늘부터라도 GPU 자원 사용률을 체크하고, 파편화를 줄이는 방법(Karpenter, PodAntiAffinity, Volcano 등)을 단계적으로 적용해보세요. 클라우드 비용을 확실히 줄일 뿐 아니라, 개발팀이 대기 중인 시간을 단축시켜 생산성과 혁신까지 잡을 수 있습니다.

숨겨진 비용을 바로잡는 순간, 진정한 AI 혁신의 속도가 시작됩니다! 여러분의 클러스터, 오늘 한 번만 점검해보는 건 어떨까요?

출처 및 참고 : The Hidden 60% Tax on Your AI Cloud Bill | by Sandesh | DevOps | AWS | K8 | Dev | Sep, 2025 | Medium

#GPU 비용 최적화#Kubernetes 스케줄링#AI 클라우드 관리#자원 모니터링