엔비디아, GPU 인프라 구축·운영 위한 오픈소스 NVKE와 NVKR 공개

GPU 인프라 엔진 공개

엔비디아가 GPU 인프라 환경에서 관리형 쿠버네티스 서비스를 구축하고 운영할 수 있는 오픈소스 프로젝트인 엔비디아 쿠버네티스 엔진과 엔비디아 쿠버네티스 레시피를 공개 프리뷰로 발표했다. 두 프로젝트는 인공지능 팩토리 플랫폼의 핵심 구성 요소이며 아파치 2.0 라이선스로 배포된다. 인프라 운영 기업은 이를 통해 자체 하드웨어에 설치해 제어권을 유지하면서도 고객에게 친숙한 쿠버네티스 표준 인터페이스 기반으로 자원을 제공할 수 있다.

인공지능 팩토리를 운영하는 고객사는 기존 쿠버네티스 생태계 도구와 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 활용해 GPU 연산 자원을 안정적으로 공급받기를 요구해 왔다. 그러나 세입자 격리, 무중단 업그레이드, 장애 복구 등 서비스 수준 협약을 충족하면서 다양한 GPU 세대와 쿠버네티스 버전 간 하드웨어 및 런타임을 검증하는 작업은 운영 측면에서 상당한 기술적 복잡성을 유발했다. 이번 프로젝트는 이러한 운영 부담을 표준화된 방식으로 덜어내기 위해 등장했다.

관리 체계와 빌드 분리

두 프로젝트는 클러스터 라이프사이클 관리와 재현 가능한 소프트웨어 빌드라는 두 가지 축으로 역할을 분담한다. 레시피 프로젝트는 특정 소스 버전을 고정해 운영체제 디스크 이미지와 컨테이너 이미지, 패키지 및 배포 차트를 빌드하고 모든 입력값을 기록해 재현성을 보장한다. 엔진 프로젝트는 이렇게 생성된 산출물을 넘겨받아 고객용 워크로드 클러스터를 실제로 프로비저닝하고 운영하는 관리 평면 소프트웨어를 담당한다.

엔진과 레시피는 상호 결합해 운영할 수도 있고 독립적으로 채택할 수도 있어 유연성이 높다. 엔진은 런타임 시점에 레시피에 의존하지 않으며, 레시피 역시 다른 오케스트레이션 도구를 위한 빌드 시스템으로 활용할 수 있다. 하드웨어 수준에서는 베어메탈 수명주기 관리자인 엔비디아 인프라 컨트롤러와 연동되며, 노드가 클러스터에 참여하기 전 보안 신원 증명을 검증하고 오픈텔레메트리 기반 파이프라인으로 관측 데이터를 전송한다.

베어메탈 프로비저닝 절차

실제 클러스터 구축 환경을 마련하려면 관리 클러스터용 중앙처리장치 서버 세 대, 워크로드 제어 평면용 중앙처리장치 서버 세 대, 작업자 노드 풀에 투입될 복수의 GPU 서버가 필요하다. 먼저 빌드 전용 호스트에서 노드 에이전트와 네트워크 구성 요소를 소스에서 컴파일하고 쿠버네티스 1.36 패키지 등을 포함한 가상 머신 디스크 이미지를 생성한다. 이어 부트스트랩 호스트에서 임시 클러스터를 기동하고 관리 평면을 초기화한 뒤 물리 노드를 편입한다.

운영팀이 부팅 스크립트와 클라우드 초기화 설정, 지원 쿠버네티스 버전을 묶은 릴리스 세트를 게시하면 고객은 이를 지정해 전용 클러스터를 요청한다. 예컨대 쿠버네티스 1.36.3 버전을 지정하고 중앙처리장치 제어 평면 세 대, etcd 데이터 암호화 활성화, 가상 가용 아이피 설정, GPU 노드 네 대를 정의한 요청 문서를 전송할 수 있다. 초기화 도구와 네트워킹 구성, 로컬 네임서버 캐시 설치가 완료되면 접속 설정 파일이 고객에게 안전하게 전달된다.

산업 파트너십과 한계

엔비디아 클라우드 파트너인 퍼머스와 SK텔레콤은 자사 인공지능 팩토리에 두 프로젝트를 도입해 대규모 인공지능 워크로드를 호스팅하는 클러스터를 배포하고 있다. 미란티스, 라파이, 스펙트로 클라우드, 오픈네뷸라 시스템즈, 브이클러스터 등 글로벌 파트너들도 자체 관리형 솔루션에 관련 구성 요소를 통합하고 있으며, 네트리스는 네트워크 자동화에 이를 적용했다. 쿠버네티스 1.36 적합성 테스트를 통과해 공인 인공지능 플랫폼 자격을 확보했다.

현재 공개된 프로젝트는 기술 검증을 위한 공개 프리뷰 단계로, 실제 상용 운영 환경에 적용하는 것은 권장되지 않는다. 공식 릴리스 주기 사이에 인터페이스와 설정 규격, 내부 동작 방식이 사전 예고 없이 변경될 수 있는 한계가 명시되어 있다. 도입을 검토하는 엔지니어링 조직은 인프라 요구사항과 공개 로드맵을 대조해 검토하고 커뮤니티 협업 공간을 통해 피드백을 전달하며 점진적으로 기술 완성도를 높여가야 한다.