When Kubeflow meets Cilium: Debugging 60% idle GPUs in Kubernetes

Kubeflow와 Cilium을 결합하여 Kubernetes에서 GPU 비율 문제를 분석하는 사례.

이 글은 Kubeflow와 Cilium을 사용해 Kubernetes 클러스터에서 60%의 비활성 GPU 리소스를 디버깅하는 과정을 다룹니다. 시작은 분산 훈련 작업이 정상적으로 실행되었으나, GPU 리소스 활용률이 저조한 현상에서부터였습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 방법을 시도하며, 여러 포드의 상태를 모니터링하고 데이터 흐름을 분석했습니다. 결과적으로, 클러스터에서 발생할 수 있는 리소스 활용 문제를 해결하는 방법을 제시하고 있습니다.

Debugging idle GPU resources in Kubernetes using Kubeflow and Cilium.

This article discusses debugging the issue of 60% idle GPU resources in a Kubernetes cluster using Kubeflow and Cilium. It begins with a distributed training job that seems healthy, yet shows poor GPU utilization. Various methods are attempted to monitor the status of multiple pods and analyze data flow. Ultimately, it presents solutions to address resource utilization issues that can occur within the cluster.