GKE 연동형 TPU 구축 가이드: 오토스케일 설정·체크포인트 전략 완전정복
"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." GKE 연동형 TPU 구축 가이드: 오토스케일 설정·체크포인트 전략 완전정복 GKE 연동형 TPU 구축 가이드 : 오토스케일 설정·체크포인트 전략 완전정복 이 글은 GKE에서 Cloud TPU 를 안정적으로 운용하기 위한 실전 설계서입니다. 오토스케일 기반 LLM 서빙/파인튜닝부터 선점형(Preemptible) TPU 복구까지, 제가 직접 적용해 본 체크리스트로 정리했습니다. 최신 GKE-TPU 가이드를 바탕으로 워크로드 특성에 맞는 스케일·비용·복구 전략을 단계별로 구성합니다. :contentReference[oaicite:0]{index=0} Table of Contents TPU on GKE가 유리한 이유 아키텍처 개요와 토폴로지 오토스케일 설계(HPA·Cluster Autoscaler) 체크포인트 전략(GCS·선점형 복구) 배포 절차: 표준 운영 플로우 성능/비용 측정 프레임 트러블슈팅 Top 10 사례 3~4선 다음 단계와 참고 링크 FAQ TPU on GKE가 유리한 이유 — LLM 서빙과 파인튜닝에 맞춘 선택 GKE는 TPU v4, v5e 등 다양한 세대를 지원하며, Autopilot/Standard 모드에서 AI 워크로드를 안정적으로 오케스트레이션합니다. 특히 단일 호스트 JetStream 기반 LLM 서빙과 HPA 연동 가이드는 운영 난도를 낮춥니다. :contentReference[oaicite:1]{index=1} 핵심은 **스케일-재시작-관측**의 선순환입니다. 올바른 오토스케일 신호와 체크포인트 주기를 적용하면 선점형 TPU에서도 빠르게 복구하고 비용 최적화를 달성할 수 있습니다. :contentReference[oaicite:2]{index=2} 아키텍처 개요와 토폴로지 — Autopilot vs Standard,...