엔비디아, 베라 루빈 NVL72 쿠버네티스 지원 런타임 레시피 및 실측 검증 결과 공개

베라 루빈 지원과 자동화

엔비디아가 차세대 인공지능 가속기 아키텍처인 베라 루빈 NVL72를 쿠버네티스 환경에서 신속하게 도입할 수 있도록 지원하는 클러스터 런타임 검증 결과와 배포 구성을 공개했다. 기존 하드웨어 대비 드라이버부터 스케줄러까지 전 계층의 설정이 복잡해지는 문제를 해결하기 위해 사전 검증된 구성 설정을 재사용 가능한 레시피 형태로 제공하는 방식이다. 이번 발표는 초기 하드웨어 접근 환경에서 공식 오퍼레이터와 동적 리소스 할당 드라이버를 결합해 클러스터 정상 작동을 입증한 내용을 담고 있다.

대규모 인공지능 공장 플랫폼을 구축하는 과정에서는 새로운 가속기 하드웨어가 도입될 때마다 저수준 바인딩부터 컨테이너 오케스트레이션 계층까지 광범위한 배포 수정이 요구된다. 기존 랙 스케일 시스템인 GB200 NVL72에서 베라 루빈으로 전환되는 과정에서도 다양한 시스템 소프트웨어 구성 요소가 교체되어 플랫폼 운영팀의 설정 오류 위험이 커졌다. 엔비디아는 설정 차이를 자동화 도구에 통합해 재현 가능하고 검증 가능한 클라우드 네이티브 배포 표준을 확립하고자 했다.

하드웨어 스택과 토폴로지

베라 루빈 NVL72는 드라이버와 통신 스택 전반에서 기존 세대와 뚜렷한 차이를 보인다. 그래픽 처리 장치 드라이버는 신규 계열인 R615.23 오픈 커널 모듈을 기준으로 검증되었으며, 네트워크 어댑터는 기존 커넥트X-7에서 커넥트X-9 슈퍼NIC으로, 데이터 처리 장치는 블루필드-4로 전면 교체되었다. 통신 라이브러리 지원 소프트웨어인 도카 3.3.0 버전이 적용되었고, 컨테이너 포드에 네트워크 장치를 할당하기 위해 동적 리소스 할당 네트워크 드라이버가 호스트 기반 드라이버와 함께 연동되었다.

연산 장치와 통신 장치 사이의 직접 메모리 접근 토폴로지도 크게 재편되었다. 단일 연산 트레이에 중앙 처리 장치 2개와 가속기 4개가 탑재되는 기본 틀은 유지되었으나, 고속 통신을 지원하는 주변 장치 인터페이스 그룹이 8개로 늘어나 32개 기능 단위로 확장되었다. 입출력 집중형 워크로드를 위해 비균일 메모리 접근 구조와 네트워크 어댑터 간의 친화성을 재조정해야 하며, 다중 노드 연결에 사용되는 고속 상호연결 인터페이스 채널 역시 정적 호스트 서비스와의 충돌을 방지하도록 동적 할당 체계로 전환되었다.

실측 통신 성능과 배포 검증

클러스터 실측 검증에서는 다중 노드 환경에서의 대규모 분산 훈련 성능 게이트가 통과 기준을 만족했다. 두 개 노드에 걸쳐 고속 패브릭으로 연결된 다중 노드 올리듀스 통신 테스트에서 16기가바이트 데이터 기준 초당 744.71기가바이트의 버스 대역폭을 기록했다. 상호연결 통신 채널이 각 연산 트레이의 개별 포드에 정상적으로 주입되는 과정은 적용 요청 후 12초 만에 완료되었으며, 동적 자원 할당 통신 도메인을 통해 포드 간 데이터 전송 경로가 안정적으로 구성되었다.

배포 도구를 활용한 전체 구성 프로세스는 신속한 재현성을 입증했다. 훈련 및 추론 워크로드에 맞춘 배포 청사진을 기반으로 14개 핵심 소프트웨어 컴포넌트가 패키지화되었으며, 설정 파일 생성과 실제 클러스터 상태 검증까지 전체 절차가 약 5분 만에 완료되었다. 원격 측정 지표 수집 경로와 그룹 스케줄러, 노드 튜닝 오퍼레이터가 하나로 묶여 동작하면서 초기 하드웨어 도입 시 반복되던 시행착오를 크게 줄였다.

적용 필수 요건과 기술적 제약

플랫폼 운영자가 베라 루빈 환경을 구성하기 위해서는 몇 가지 필수 조건과 제약 사항을 준수해야 한다. 컨테이너 런타임 통신 경로와 최신 동적 리소스 할당 표준을 사용하기 위해 쿠버네티스 1.34.1 이상 버전이 요구되며, 운영체제는 64킬로바이트 페이지 크기를 지원하는 우분투 26.04 arm64 기반 환경이어야 한다. 또한 대용량 메모리를 탑재한 노드 환경에서 노드 기능 감지 도구가 메모리 부족으로 강제 종료되지 않도록 기본 메모리 제한 값을 상향 조정해야 하며, 충돌을 막기 위해 호스트에 상주하는 정적 서비스 데몬을 비활성화해야 한다.

이번에 공개된 배포 구성은 시험 단계의 프리뷰 형태로 제공되며 아직 상용 환경에 맞춘 장기 지원 라이프사이클을 갖추지는 못했다. 특히 거대 언어 모델 추론 서빙의 경우 분산 서빙 프레임워크에 루빈 아키텍처 지원 코드가 병합되었으나, 실제 구동을 위한 최적화 커널 빌드에는 쿠다 13.4 이상 환경이 전제되어 공식 배포 컨테이너 이미지와의 호환성 문제가 남아 있다. 아울러 다중 인스턴스 분할 구성이나 차세대 네트워크 장치의 고속 데이터 전송 실측 성능 검증은 이번 대상에서 제외되어 전체 가속기 단위 할당만 지원된다.