최근 다양한 플랫폼의 개발 도구들이 편의성 측면에서 새로운 변화를 거듭하고 있습니다. NVIDIA 역시 AI 워크로드의 최적화를 위해 다양한 환경 개선을 시도하고 있는데요.
이 글에서는 NVIDIA AI Workbench 환경을 활용하여 윈도우에서 GPU를 가속화하고, 리소스를 효율적으로 사용할 수 있는 전략에 대해 소개하겠습니다.
NVIDIA AI Workbench 정의와 중요성
NVIDIA AI Workbench란 무엇인가?
NVIDIA AI Workbench는 데이터 과학, 머신러닝, 그리고 AI 프로젝트를 간소화하는 무료 개발 환경 관리 도구입니다. 특히 PC, 워크스테이션, 데이터센터, 클라우드 등 다양한 시스템에서 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
AI Workbench의 핵심 목표는 개발자 경험을 최적화하는 동시에, 고급 사용자들이 필요로 하는 커스터마이징 기능을 제한하지 않는 것입니다.
이것이 가능할 수 있었던 것은 컨테이너 기술이 있기 때문인데요. 컨테이너는 GPU 가속 작업에 필요한 환경을 제공하고 수정하는 가장 효율적인 방법을 제공합니다.
예를 들어, AI Workbench를 사용하면 개발자는 로컬 Windows 머신에서 프로젝트를 시작하고, 필요에 따라 동일한 환경을 Linux 기반의 고성능 서버나 클라우드 인스턴스로 쉽게 이전할 수 있는데요. 이렇게 유연한 개발 환경을 갖추게 되면서, AI 개발 과정에서 중요한 자원 관리와 확장성 문제를 해결할 수 있었죠.
NVIDIA AI Workbench 중요성
그동안 AI 개발 환경을 구축하고 관리하는 작업은 복잡하면서도 시간 소모적인 과정이었습니다. NVIDIA AI Workbench는 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 방면에서 개선을 시도하고 있습니다.
먼저 NVIDIA AI Workbench는 Docker 컨테이너를 사용하여 일관된 개발 환경을 제공합니다. 이를 통해 하드웨어 사양마다 개발 환경이 달라지는 문제를 해결할 수 있었죠. 또한 Window, macOS, ubnutu 등 다양한 운영체제에서 동일한 개발 환경을 구축할 수 있게 되었습니다.
특히 기업은 로컬에서 프로젝트를 시작하고, 필요에 따라 원격 리소스로 전환하는 사례가 많았는데요. 대규모 모델 학습이나 데이터 처리가 필요한 경우에 쉽게 이전할 수 있다는 장점이 있습니다.
또한 NVIDIA AI Workbench는 NVIDIA GPU에 가장 최적화된 환경을 제공하고 있습니다. 복잡한 드라이버 설정 없이도 GPU 성능을 최대한으로 활용할 수 있죠.
이런 기능을 통해, AI 개발자들은 소모적인 인프라 관리보다는 실제 AI 모델 개발과 최적화에 더 집중할 수 있습니다.
NVIDIA AI Workbench 핵심 기능
통합 개발 환경
NVIDIA AI Workbench는 Jupyter와 Visual Studio Code와 같은 인기 있는 IDE를 지원하며, 사용자 정의 웹 애플리케이션도 구성할 수 있습니다. 모든 것이 컨테이너화되어 있기 때문에, 각각의 영향을 고려할 필요 없이 쉽게 수정할 수 있는 환경을 제공합니다.
실제로 NVIDIA AI Workbench를 사용하는 데이터 과학자들은 Jupyter 노트북을 사용하여 데이터 분석과 모델 프로토타이핑을 수행하고, 동일한 프로젝트 내에서 VS Code를 사용하여 프로덕션 수준의 코드를 작성할 수 있습니다. 이 모든 것이 동일한 컨테이너 환경에서 이루어지기 때문에, 일관성있는 환경에서 개발할 수 있었던 것이죠.
이런 컨테이너 기반 접근 방식은 다른 프로젝트와의 의존성 충돌을 방지하는 데에도 탁월합니다. 또한 사전 구성된 컨테이너를 사용하기 때문에 복잡한 AI 개발 환경을 몇 분만에 설정할 수 있다는 장점도 있죠.
예를 들어, TensorFlow와 PyTorch를 사용하는 두 개의 별도 프로젝트를 동시에 진행할 때, 각각의 환경 설정의 충돌 걱정 없이 독립적인 운영이 가능해졌습니다.
크로스 플랫폼 지원
개발자마다 선호하는 환경이나 전문성을 가진 운영체제가 다릅니다. 하지만 본인의 무대가 아닌 곳에서 개발을 해야 한다고 하면 새롭게 배워야 하거나, 사람을 새로 채용해야 하는 경우도 종종 발생하는데요.
NVIDIA AI Workbench는 Windows, macOS, Ubuntu 등 다양한 운영 체제에서 프로젝트를 개발, 테스트, 프로토타이핑할 수 있게 해줍니다. 작업 환경 자체가 유연해졌기 때문에, 팀 구성원들이 효과적으로 협업할 수 있게 되었죠.
로컬 및 원격 시스템 간 환경 전환
NVIDIA AI Workbench를 사용하면 개발 환경과 계산 작업을 로컬 시스템과 원격 시스템 사이에서 쉽게 전환할 수 있습니다. 이를 통해 비용, 가용성, 확장성을 최적화할 수 있습니다.
먼저 데이터 탐색과 초기 모델 프로토타이핑을 로컬 워크스테이션에서 수행합니다. 이후 대규모 데이터셋으로 모델을 학습할 때는 고성능 서버 GPU로 이전하여 작업을 진행할 수 있죠. 마지막으로 완성된 모델을 클라우드 환경에 배포하여 확장성과 접근성을 확보할 수 있는데요.
이렇게 작업 환경을 옮겨다닐 때마다 연동 가능 여부를 굳이 따지지 않아도, NVIDIA AI Workbench를 사용하면 각 프로젝트의 단계에 맞는 최적의 리소스를 활용할 수 있게 됩니다.
NVIDIA AI Workbench로 GPU 가속화하기
설치 및 설정
먼저 NVIDIA AI Workbench는 로컬 시스템이나 원격 머신에 무료로 설치할 수 있습니다.
Windows의 경우, Docker Desktop을 자동으로 설치하고 구성하는데요. 이 기능을 통해, Window와 macOS 사용자 모두 동일한 설치 및 사용 경험을 누릴 수 있게 되었는데요. 특히 초기 설정 시간을 크게 간소화했기 때문에, 사용자가 빠르게 AI 개발을 시작할 수 있다는 장점이 있습니다.
참고로 Linux 시스템에서는 NVIDIA Container Toolkit을 사용하여 Docker에 GPU 가속을 설정할 수 있습니다.
GPU 환경 구성
NVIDIA AI Workbench는 GPU 지원 개발 환경을 자동으로 설정하는 기능이 포함되어 있습니다. 노트북, 워크스테이션, 데이터센터, 클라우드 등 다양한 GPU 시스템에서 사용이 가능하죠.
Canonical과의 협력을 통해, NVIDIA AI Workbench 사용자들에게 Windows에서 Ubuntu WSL 배포판이 함께 제공되고 있습니다. 특히 Windows 사용자들이 리눅스 환경에서 작업할 수 있다는 점에서 주목할 만한데요.
이를 통해 Windows에서도 거의 네이티브 수준의 Linux를 구현할 수 있을 뿐만 아니라, Windows의 파일 시스템과 Linux 환경 간에 호환성도 확보할 수 있게 되었습니다. 물론 Linux 기반 AI 개발 도구 역시, Windows에서 그대로 사용할 수 있게 되었죠.
개발 및 실험
이제 JupyterLab이나 VS Code와 같은 IDE를 통해 개발할 수 있습니다. NVIDIA AI Workbench는 사전 구축된 생성 AI 및 머신러닝 프로젝트 예제를 제공하고 있습니다.
이외에도 RAG(Retrieval Augmented Generation) 등 다양한 AI 기술을 실험할 수 있습니다. 로컬 RTX 시스템이나 클라우드에서 LLM을 실행하고 미세 조정할 수 있죠.
이제 클릭 몇 번이면 작업 환경을 만들고, 생성 AI를 파인 튜닝까지 할 수 있는 것입니다. AI 프로젝트가 기존보다 훨씬 간소화되었음을 느끼실 수 있습니다.
확장 및 배포
NVIDIA AI Workbench는 시스템 간 환경 전환의 유연성이 매우 높기 때문에, 먼저 로컬 개발에서 시작하여 데이터센터나 클라우드로 쉽게 확장할 수 있습니다. NVIDIA API 카탈로그의 클라우드 엔드포인트나 NVIDIA NIM 마이크로서비스를 통해 모델을 배포할 수도 있죠.
혹은 컨테이너와 Git 저장소를 통해 개발 환경을 쉽게 재현하고 이식할 수도 있습니다.
NVIDIA AI Workbench 향후 전망과 도입
곧 준비될 새로운 기능 – 멀티 컨테이너
NVIDIA는 현재 NIM Anywhere 프로젝트에서 사용되는 멀티 컨테이너 접근 방식을 개선하여, 향후 새로운 버전의 NVIDIA AI Workbench에서 멀티 컨테이너 애플리케이션에 대한 간소화된 지원이 제공될 예정이라고 밝혔습니다.
멀티 컨테이너는 여러 컨테이너로 구성된 복잡한 AI 시스템을 쉽게 관리할 수 있다는 장점이 있습니다. 각 컴포넌트를 별도의 컨테이너로 분리하면 개발과 유지 보수도 용이하죠.
특히, 각 컨테이너에 필요한 리소스를 독립적으로 할당하면 효율성을 높일 수 있습니다. 혹은 필요에 따라 특정 컨테이너만 확장하거나 업데이트할 수 있기 때문에 시스템의 유연성도 향상됩니다.
예를 들어 대규모 언어 모델을 사용하는 챗봇 시스템을 개발할 때, 프론트 엔드 UI/언어 모델 추론/데이터베이스 관리/로깅 및 모니터링 등 목적에 따른 컨테이너를 구축성하고 각각의 작업 환경을 운영할 수 있겠죠. 각 컴포넌트를 독립적으로 관리하고 스케일링할 수 있기 때문에, 시스템의 성능과 안정성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 보고 있습니다.
도입이 필요하다면?
빠르게 발전하는 AI 시대에 발맞춰, 새로운 기술을 개발하고 시장에 내보내기 위해서는 ‘효율성’이 그 무엇보다도 중요한데요. NVIDIA AI Workbench는 AI 개발의 복잡성을 줄이고, 생산성을 높이며, GPU의 성능을 최대한 활용할 수 있게 해줍니다.
이외에도 다양한 모델과 기술을 쉽게 시도해볼 수 있어, 앞으로 혁신적인 AI 솔루션 개발에 큰 이바지를 할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. NVIDIA AI Workbench 도입이나 현재 시스템과의 연계에 대해 궁금하신 내용이 있다면, NVIDIA의 엘리트 파트너인 아이크래프트에서 전문가의 컨설팅을 받아보시길 바랍니다.
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