AI 도입이 본격화되면서 GPU는 기업 경쟁력의 핵심 인프라로 자리 잡았습니다. 그러나 GPU는 고가, 공급 부족, 빠른 세대 교체라는 구조적 제약을 가지고 있어, 제대로 관리하지 못하면 AI 인프라 전반의 투자 효율이 크게 떨어집니다.

이번 콘텐츠에서는 GPU 운영이 직면한 주요 과제, 효율성을 높이는 핵심 전략, 그리고 AI 인프라 거버넌스를 실현하는 GPU 모니터링 방법론을 정리합니다.

Chapter 1. AI 인프라와 GPU의 전략적 가치

• 인공지능 시대, GPU의 전략적 의미
• 폭발적으로 증가하는 GPU 수요
• 고가·한정 자원으로 인한 운영 과제

Chapter 2. GPU 모니터링의 필요성

• GPU 자원 배분 갈등과 활용 불균형
• 낭비를 줄이고 효율성을 높이는 모니터링
• 사례: NERSC Perlmutter 슈퍼컴퓨터

Chapter 3. GPU 모니터링은 무엇이 다른가

• GPU와 기존 인프라 관리 방식의 차이
• 클라우드/베어메탈 방식의 한계
• AI 워크로드 특화 모니터링의 필요성

Chapter 4. GPU 자원 관리 전략

• 고성능 GPU 도입의 효율성과 한계
• vGPU·MIG 등 자원 분할 방식
• MIG 기반 물리적 격리와 안정성 확보

Chapter 5. GPU 모니터링 방법론

• 잡 스케줄러 기반 관리와 예측
• 컨테이너 기반 옵저버빌리티 접근
• 메트릭·트레이스·로그의 결합 분석

Chapter 6. 와탭랩스의 GPU 모니터링 접근법

• MIG·쿠버네티스 환경의 통합 모니터링
• GPU 트렌드와 인벤토리 기반 관리
• Pod 단위 추적과 실시간 이상 탐지

Chapter 7. GPU 모니터링, AI 거버넌스의 출발점

• 생성형 AI 확산과 불확실성 관리
• GPU 운영 전략과 비용 최적화
• 거버넌스 구축의 핵심 출발점