CPU, 메모리, GPU 요청하기
Pod가 올바르게 스케줄되도록 리소스 한도를 설정하세요.
CPU, 메모리, GPU 요청하기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
The Scheduler Needs Numbers
Kubernetes places Pods onto nodes that have room. To decide, the scheduler needs you to declare how much CPU and memory each model Pod will use.
Requests vs Limits
A request is the amount guaranteed and used for scheduling. A limit is the ceiling a container may not cross. You almost always set both.
CPU Is Measured in Millicores
CPU is counted in millicores: 1000m equals one full core. Asking for 500m means your model Pod is promised half of one CPU core.
resources:
requests:
cpu: "500m"
memory: "512Mi"
limits:
cpu: "1"
memory: "1Gi"Memory Uses Mi and Gi
Memory is set in mebibytes or gibibytes, like 512Mi or 2Gi. Size it to your model plus its runtime, with a little headroom on top.
Too Low and the Pod Stays Pending
If no node can satisfy your requests, the Pod sits in Pending forever. Big GPU models often wait simply because nothing free is large enough.
OOMKilled When You Exceed Memory
Cross your memory limit and the kernel kills the container with an OOMKilled status. Right-sizing limits keeps your model server from being reaped mid-request. 💥
CPU Limits Throttle, Not Kill
Unlike memory, breaching a CPU limit does not kill the Pod. The container is just throttled, so latency climbs instead of the process dying.
GPUs Are Requested as Limits
GPUs are an extended resource. You ask for them only under limits with nvidia.com/gpu, and the value must be a whole number, never a fraction.
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1A GPU Is Not Time-Shared
One GPU request grabs the entire device for that Pod by default. Two Pods cannot casually share a card without special MIG or time-slicing setup.
The Device Plugin Makes GPUs Visible
Nodes only advertise GPUs after the NVIDIA device plugin runs on them. No plugin, no nvidia.com/gpu resource, and your GPU Pod stays Pending.
Right-Sizing Saves Money
Over-requesting wastes whole nodes; under-requesting risks evictions. Watching real usage and tuning requests is how you keep serving both stable and cheap.
Quick Check
What happens when a container exceeds its memory limit?
Recap
Declare requests and limits for CPU and memory, ask for whole GPUs under limits, and right-size from real usage to keep model Pods healthy. ✅
자주 묻는 질문
“CPU, 메모리, GPU 요청하기” 강의는 무료인가요?
네 — “CPU, 메모리, GPU 요청하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“CPU, 메모리, GPU 요청하기”에서 뭘 배우나요?
Pod가 올바르게 스케줄되도록 리소스 한도를 설정하세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.
“CPU, 메모리, GPU 요청하기” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.