다중 사용자를 위한 도커 컨테이너 기반 GPU 가상화 시스템 및 웹 서비스의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Docker Container-based GPU Virtualization System and Web Services for Multiple Users)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 / 28권 / 1호 / 42 ~ 50페이지
· 저자명 : 박민규, 이현

초록

최근 딥러닝, 강화학습 같은 인공지능관련 연구가 활발히 진행됨에 따라 많은 연구자들이 GPU를 이용한 연구를 진행하고 있다. 이로 인해 학교, 연구소, 기업 등은 GPU 서버에 많은 비용을 투자해 하드웨어 자원을 구축하고 있다. 하지만 GPU 서버 관리 방법이나 활용 방법을 정하지 않아 무분별한 사용이 이루어 지기도 하고, 한 명이 모든 자원을 독점하거나, 파이썬 버전 관리, CUDA 버전 관리 등 개발 환경을 관리하기가 쉽지 않은 문제점이 있다. 기존 자원 관리 툴이 있지만, 쉽게 관리할 수 있는 툴은 종류가 많지 않고 비용 문제도 있다. 본 논문은 도커 컨테이너를 활용하여 GPU를 가상화 하고 각 사용자에게 독립된 환경을 제공하여 다수의 사용자가 한 서버를 사용하면서 발생할 수 있는 문제점을 해결할 수 있는 시스템을 웹 서비스를 통해 제공할 수 있도록 제안한다. 기존 인프라 관리 대비 오픈소스 기반으로 된 본 서비스는 무료로 사용할 수 있도록 차별성을 두었다.

영어초록

With the research on artificial intelligence, such as deep learning and reinforcement learning, being actively conducted recently, many researchers are using GPU to conduct their research. As a result, schools, laboratories, and companies are investing large amounts of money in GPU servers to build hardware resources. However, indiscrete usage of GPU servers can occur, as server management methods or utilization methods have not yet been established. In addition, other problems that disable the smooth management of the development environment, such as the monopoly of resources, Python version management, and CUDA version management, exist. Previous resource management tools do exist, but there are not many that can be easily managed and financial problems also subsequently exist. This paper proposes a system that utilizes Docker containers to virtualize GPU and provide independent environments for each user to solve the problems that can arise while multiple users are on a single server through Web services. Compared to the existing infrastructure management, this service is based on an open source, and its free-of-charge service differentiates it from the other services.

참고자료

· 없음