태그: #gpu-operator

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• MIG와 time-slicing — GPU 한 장을 여럿이 쓰는 두 가지 방법

  GPU 한 장에 여러 워크로드를 올리는 방법은 크게 두 가지입니다. 시간을 나누는 time-slicing과 하드웨어를 나누는 MIG인데, 이름이 비슷해 보이는 것과 달리 격리 수준이 전혀 다릅니다. 이 글은 NVIDIA GPU Operator 공식 문서를 기준으로 두 방식의 설정 파일 구조와 노드 라벨, 광고되는 리소스 이름, 지원 하드웨어 조건을 정리하고, time-slicing 복제본 사

  2026-08-12 · 12 분 읽기 #gpu#kubernetes#mig#time-slicing#nvidia

• GPU 장애 진단 플레이북 — 계층을 정해 놓고 내려간다

  쿠버네티스에서 GPU 문제를 진단할 때 가장 큰 낭비는 순서 없이 아무 데나 찔러 보는 것입니다. 파드가 스케줄되지 않는 것, 파드는 떴는데 GPU가 안 보이는 것, 드라이버와 툴킷 버전이 어긋난 것, 메모리가 부족한 것, 노드에서 GPU가 사라지는 것은 서로 다른 계층의 문제라 확인 순서가 다릅니다. 이 글은 NVIDIA GPU Operator 공식 트러블슈팅 문서와 dcgm-exporte

  2026-08-12 · 14 분 읽기 #gpu#kubernetes#troubleshooting#nvidia#gpu-operator

• 디바이스 플러그인과 GPU 스케줄링 — nvidia.com/gpu는 어디서 오는가

  쿠버네티스는 GPU를 모릅니다. 노드가 GPU를 자원으로 광고하게 만드는 것은 kubelet에 등록된 디바이스 플러그인이고, 그 결과로 생기는 이름이 확장 리소스 nvidia.com/gpu입니다. 이 글은 디바이스 플러그인이 구현해야 하는 gRPC 인터페이스와 등록 소켓 경로, 확장 리소스에서 requests와 limits가 반드시 같아야 하는 이유, GPU를 CPU처럼 밀리코어로 쪼갤 수

  2026-08-12 · 11 분 읽기 #gpu#kubernetes#device-plugin#scheduling#nvidia

• NVIDIA GPU Operator 소개 — 원래 손으로 깔아야 했던 여섯 조각

  쿠버네티스에서 GPU를 쓰려면 드라이버, NVIDIA Container Toolkit, 디바이스 플러그인, DCGM, GPU Feature Discovery, Node Feature Discovery를 노드마다 손으로 맞춰야 했습니다. NVIDIA GPU Operator는 이 조각들을 하나의 오퍼레이터로 묶고 ClusterPolicy 하나로 상태를 관리합니다. 각 컴포넌트가 정확히 무엇을 하

  2026-08-12 · 11 분 읽기 #gpu#kubernetes#gpu-operator#nvidia#dcgm

• NVIDIA GPU Operator 완벽 가이드: 구성요소, 설치, KubeVirt GPU 패스스루까지 총정리 ♪ 들을 수 있어요

  NVIDIA GPU Operator의 아키텍처와 7대 핵심 구성요소(Driver, Container Toolkit, Device Plugin, DCGM, MIG Manager, Node Feature Discovery, GFD)의 역할을 상세히 분석하고, Helm 기반 설치, KubeVirt와의 GPU/vGPU 패스스루 통합, MIG 파티셔닝, 모니터링, 트러블슈팅까지 실전 가이드를 총정리한

  2026-03-01 · 60 분 읽기 #gpu-operator#nvidia#kubernetes#kubevirt#gpu

• Kubernetes GPU 워크로드 관리: NVIDIA GPU Operator 완전 가이드

  NVIDIA GPU Operator 공식 문서를 기반으로 Kubernetes 클러스터에서 GPU 리소스를 효율적으로 관리하고 AI 워크로드를 운영하는 방법을 분석한다.

  2026-03-01 · 30 분 읽기 #kubernetes#gpu#nvidia#gpu-operator#ai