AI / ML·

네이버 D2·1개월 전

SNOW의 Automatic Sharding 도입기

네이버 ENGINEERING DAY 2026 발표. SNOW 플랫폼에서 수천 개의 AI 서비스가 한정된 GPU 자원을 효율적으로 공유하기 위해 Automatic Sharding 기술을 도입한 과정을 다룬다. Manual Sharding의 운영 부담을 해소하고, 모델 로딩 오버헤드를 제거해 AI 모델 서빙 효율을 높였다.

핵심 포인트

배경: 수천 개 서비스가 GPU를 공유하는 환경에서 Manual Sharding은 운영 복잡도가 너무 높다.
문제 정의: 모델 로딩 오버헤드와 Sharding 설정 관리가 핵심 병목이었다.
자동화 알고리즘: Automatic Sharding 알고리즘이 서비스 부하에 따라 GPU 분할 전략을 자동 결정한다.
인프라 반영: 알고리즘 결과를 실제 인프라에 자동으로 적용해 수동 개입을 최소화했다.
배포 전략: 안정적인 무중단 배포를 위한 롤링 전략을 함께 도입했다.

왜 읽나다수의 AI 모델을 GPU 환경에서 운영하면서 자원 공유와 운영 자동화를 고민하는 ML인프라·플랫폼 엔지니어에게 Automatic Sharding 도입 사례를 참고할 수 있다.

네이버 D2 블로그

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