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  "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,...

  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마이그레이션 체크리스트(비용 최적화·에러 해결·분산 레시피) TPU v4 완전정복: JAX·PyTorch/XLA·TensorFlow 호환성 & 마 이그레이션 체크리스트 저는 연구와 서비스 운영 환경을 모두 경험하며 TPU v4 로 이전해 본 실전 노하우를 정리했습니다. 아래 구조대로 따라가면 호환성 점검부터 비용 최적화, 분산 학습까지 한 번에 정리됩니다. 공식 TPU 문서 PyTorch/XLA 가이드 JAX 문서 TensorFlow TPU 가이드 Table of Contents TPU v4 벤치마크: JAX vs PyTorch/XLA vs TensorFlow GPU→TPU v4 7일 마이그레이션 스프린트 비용 최적화: 1에폭 비용 절반으로 XLA 에러 20선 & 즉시 복구 레시피 대형 모델 분산 레시피: pjit·FSDP·TPUStrategy 호환성 & 체크리스트(연산자·데이터·전략) 사례 3~4선: 국내·해외·히스토리 FAQ TPU v4 벤치마크: JAX vs PyTorch/XLA vs TensorFlow 같은 조건에서 프레임워크만 바꿔도 스루풋과 비용이 달라집니다. 저는 이미지(ResNet-50), 언어(BERT-base), 생성(Llama-7B)로 나눠 실험해 비교했습니다. 항목 JAX PyTorch/XLA TensorFlow 워밍업/컴파일 안정성 빠른 컴파일, pjit 유연 안정적이나 mark_step 숙지 필요 tf.functio...

  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." Cloud TPU 가격·요금제 완벽 가이드: 온디맨드 vs 예약 vs 스팟(프리엠티블) 비용 최적화 전략 Cloud TPU 가격·요금제 완벽 가이드: 온디맨드 vs 예약 vs 스팟(프리엠티블) 비용 최적화 한 줄 요약 : 같은 모델이라도 요금제 선택에 따라 학습 완료 비용이 크게 달라집니다. 아래 순서대로 따라오면, 처음 시작하는 분도 **TPU 비용 구조**를 빠르게 파악하고 **최저 TCO**를 설계할 수 있습니다. Table of Contents TPU 요금제 구조 한눈에 보기 온디맨드: 즉시 가용성 vs 비용 예약(Committed Use/Reservation): 할인과 조건 스팟(프리엠티블): 초저가의 대가와 생존 전략 TPU v4·v5e·v5p 선택 가이드 TCO 계산법: 숨은 비용까지 실전 사례·데이터(국내/해외) FAQ Cloud TPU 가격 구조 한눈에: 요금제 핵심 과 비용 변수 요금제 축 : 온디맨드(유연성), 예약(할인), 스팟(최저가·선점 위험). 리소스 축 : v4 / v5e / v5p, Slice · Pod , 메모리/네트워킹. 숨은 비용 : 스토리지(I/O), 네트워크 이그레스, 체크포인트 저장, 실패 리트라이. 목표 : 일정 내 완료 시간과 예산 사이 최적점 찾기(=TCO 최소화). H2. 온디맨드 TPU 요금: 즉시 가동 , 짧은 프로젝트에 유리 대기 없이 바로 학습을 돌릴 때 적합합니다. 실험을 빈번히 바꾸는 **리서치 단계**에 특히 편합니다. 장점 : 유연성, 최소 약정. 실패 후 재시도 비용 예측이 단순. 단점 : 단가가 가장 높음. 장기·대규모엔 비효율. 서브 키워드 : TPU 실시간 가용성, 단기 프로젝트 비용 H2. 예약...