# 소규모 GPU 리소스 활용 계획

## 1. 개요
이 문서는 AI 교육 및 실습 환경에서 소규모 GPU 리소스를 효율적으로 활용하기 위한 계획과 전략을 제시합니다. GPU 리소스는 딥러닝 모델의 학습과 추론에 필수적이지만 비용이 높은 자원이므로, 제한된 리소스를 최대한 활용하는 방법에 초점을 맞추었습니다.

## 2. 현재 GPU 리소스 현황 및 도입 계획

### 2.1 기존 리소스
- 현재 보유 중인 NVIDIA GPU: 4대 (추정)
  - 모니터링 시스템에 연결된 GPU 장비 확인됨
  - Docker 컨테이너에서 GPU 활용 구성 확인됨

### 2.2 도입 계획
- **단기 계획 (3개월 이내)**
  - 추가 NVIDIA RTX 3060 또는 4060 GPU 2대 도입
  - 기존 시스템 업그레이드 및 최적화

- **중기 계획 (6개월 이내)**
  - 클라우드 GPU 인스턴스 활용 방안 수립 (필요 시)
  - GPU 서버 공유 시스템 구축

## 3. GPU 리소스 관리 전략

### 3.1 시간 기반 할당 시스템
- **시간대별 사용자 그룹 지정**
  - 오전 (9AM-1PM): 초급 과정 학습자
  - 오후 (2PM-6PM): 중급 과정 학습자
  - 야간 (7PM-11PM): 고급 과정 및 프로젝트 작업

- **사전 예약 시스템**
  - 웹 기반 GPU 리소스 예약 포털 구축
  - 최대 예약 시간: 1인당 4시간/일
  - 우선순위 기반 예약: 프로젝트 마감일 기준

### 3.2 작업 최적화 가이드라인
- **모델 사전 설계 필수**
  - GPU 사용 전 CPU에서 모델 아키텍처 검증
  - 하이퍼파라미터 사전 계획

- **배치 크기 최적화**
  - GPU 메모리에 맞는 배치 크기 설정 가이드 제공
  - 그라디언트 누적(Gradient Accumulation) 기법 활용

- **작업 체크포인트**
  - 30분 간격 자동 체크포인트 저장
  - 작업 재개 시스템 구축

## 4. 기술적 최적화 방안

### 4.1 모델 최적화 기법 교육
- **모델 경량화 기술 교육**
  - 지식 증류(Knowledge Distillation)
  - 가지치기(Pruning)
  - 양자화(Quantization)

- **효율적 학습 기법**
  - 전이학습(Transfer Learning) 활용
  - 점진적 학습(Progressive Learning)
  - 작은 모델로 개념 증명 후 확장

### 4.2 GPU 메모리 최적화
- **그래디언트 체크포인팅(Gradient Checkpointing)**
  - 대규모 모델 학습 시 메모리 사용량 감소

- **혼합 정밀도 훈련(Mixed Precision Training)**
  - FP16/BF16 활용으로 메모리 사용량 절감 및 속도 향상

- **메모리 효율적인 옵티마이저 활용**
  - AdamW 대신 Lion 옵티마이저 사용 권장

## 5. 모니터링 및 관리 시스템

### 5.1 GPU 모니터링 시스템 구축
- **실시간 모니터링 대시보드**
  - GPU 사용률, 온도, 메모리 사용량 추적
  - 사용자별 리소스 사용 통계

- **알림 시스템**
  - 과도한 GPU 사용 알림
  - 장시간 유휴 GPU 감지 및 알림

### 5.2 자원 회수 정책
- **유휴 감지 시스템**
  - 30분 이상 낮은 GPU 활용률(<10%) 감지
  - 사용자에게 경고 후 미응답 시 작업 저장 후 자원 회수

- **최대 실행 시간 제한**
  - 기본 6시간 제한 (필요시 연장 신청)
  - 장기 실행 작업은 야간 배치 작업으로 전환

## 6. 교육 과정별 리소스 활용 계획

### 6.1 초급 과정
- **주요 내용:** Python 기초, ML 라이브러리 소개
- **GPU 사용량:** 최소 또는 불필요
- **대안 솔루션:** Google Colab 무료 버전

### 6.2 중급 과정
- **주요 내용:** 딥러닝 기초, CNN, RNN 실습
- **GPU 사용량:** 중간 (1-2시간/세션)
- **리소스 할당:** 공유 GPU, 시간제 접근

### 6.3 고급 과정
- **주요 내용:** 대규모 모델, 프로젝트 개발
- **GPU 사용량:** 높음 (3-4시간/세션)
- **리소스 할당:** 전용 GPU 시간, 야간 배치 작업

## 7. 비용 효율적인 대안 제시

### 7.1 클라우드 서비스 활용
- **Google Colab Pro** ($9.99/월)
  - 중간 규모 모델 학습에 적합
  - 접근성 용이, 환경 설정 최소화

- **Kaggle Notebooks**
  - 무료 GPU 리소스 (주간 30시간)
  - 공개 데이터셋 접근 용이

### 7.2 하이브리드 접근법
- **로컬 GPU:** 개발, 디버깅, 소규모 실험
- **클라우드 GPU:** 대규모 학습, 최종 모델 훈련
- **사전 학습된 모델:** 미세 조정(Fine-tuning)으로 훈련 시간 단축

## 8. 구현 일정

### 8.1 1단계 (1-2개월)
- GPU 모니터링 시스템 구축 완료
- 사용 가이드라인 문서화
- 기본 예약 시스템 구현

### 8.2 2단계 (3-4개월)
- 자동화된 자원 관리 시스템 구축
- 모델 최적화 워크숍 진행
- 클라우드 GPU 연동 시스템 구축

### 8.3 3단계 (5-6개월)
- 고급 작업 스케줄링 시스템 구현
- 사용자 피드백 기반 시스템 개선
- 추가 리소스 확보 결정

## 9. 결론
소규모 GPU 리소스 활용 계획은 제한된 자원을 효율적으로 사용하기 위한 기술적, 관리적 방안을 제시합니다. 적절한 시간 할당, 최적화 기법 교육, 모니터링 시스템 구축을 통해 학습자들이 필요한 GPU 리소스에 공평하게 접근하고 학습 효과를 극대화할 수 있도록 지원할 것입니다. 