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GPU 클러스터 — 노드 안에서 패브릭까지

Kubernetes에서 GPU를 요청하면 필요한 개수의 장치를 받을 수 있습니다. 분산 학습과 추론을 운영하려면 그 장치들이 어떻게 연결돼 있는지, 파드가 어느 노드에 모이는지, NIC과 스토리지가 GPU 메모리에 어떤 경로로 접근하는지도 알아야 합니다. 이 시리즈는 Kubernetes 운영 경험은 있지만 GPU 서버 구성이 낯선 플랫폼 엔지니어를 위해 이 과정을 설명합니다.

노드 안의 연결과 GPU 할당에서 시작해 노드 간 스케줄링, GPUDirect RDMA, 스토리지 경로로 범위를 넓힙니다. 마지막에는 인프라 제공자가 패브릭을 설정하고 검증해 사용자에게 내주는 조건을 다룹니다. 과거 알리바바 계열의 커스텀 GPU 리소스 방식이 지금도 쓰이는지, DRA로 전환할 필요가 있는지, Kubernetes와 Slurm을 어떻게 함께 운영할지도 이 흐름 안에서 살펴봅니다.

이 글들은 AI가 작성한 기술 초안·조사 자료입니다. 공식 문서의 동작 설명, 벤더의 주장, 자료에서 도출한 추정, 확인하지 못한 항목을 구분했습니다. 실제 노드에서 재현하지 않은 서술도 포함돼 있습니다.

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관심 있는 운영 문제부터 읽을 수 있습니다. 할당·스케줄링·RDMA·스토리지·제공자 설정은 각각 두 편으로 이어지므로, 앞편에서 조건을 확인한 뒤 뒤편의 선택과 운영 제약을 읽는 편이 좋습니다.

조사 기준일은 2026-10-21입니다. 주요 버전은 Kubernetes 1.37.1, GPU Operator 26.7.2, DRA Driver for NVIDIA GPUs v0.5.1, NCCL 2.32.3, Kueue 0.20.2, Volcano 1.16.0, KAI Scheduler 0.18.6, Network Operator 26.7.1, GDS 1.19.1입니다.

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