1. 프로젝트 개요 현재 RTX 5090 (24GB VRAM) 단일 서버에서 CosyVoice(TTS)를 서빙 중입니다. 단일 요청 처리는 실시간성(2초 이내)을 만족하나, 동시 요청 발생 시 Queue가 쌓이며 실시간 처리가 불가능한 상황입니다. 이를 기술적으로 해결해주실 AI 서빙 최적화 전문가를 찾습니다.
2. 현재 환경 및 증상
HW: NVIDIA RTX 5090 (VRAM 32GB 중 약 24GB 점유)
SW: TensorRT 적용됨, Python 기반 백엔드 추정
현상:
CosyVoice가 음성 인코딩 시 GPU를 독점적으로 사용하여, 동시에 들어오는 요청을 처리하지 못함.
현재 개발사는 "CosyVoice 특성상 인코딩 시 GPU 독점 사용이 필수라 하드웨어 추가 없이는 개선 불가"라고 주장함.
3. 의뢰 목표 현 개발사의 주장(하드웨어 한계)이 기술적으로 타당한지 검증하고, 소프트웨어 레벨에서 동시성을 확보하는 것입니다.
4. 주요 요구 사항
아키텍처 진단: Python GIL, CUDA Stream 관리 미흡, 동기(Sync) 처리 방식 등으로 인한 병목인지 확인
최적화 솔루션 제안 및 적용:
NVIDIA Triton Inference Server (Dynamic Batching) 도입 가능성 검토
NVIDIA MPS (Multi-Process Service) 적용을 통한 Context Switching 오버헤드 감소
비동기(AsyncIO) 및 Multi-stream 구성을 통한 GPU Compute Capability 유휴 자원 활용
산출물: 최적화 가이드 리포트 또는 실제 서빙 코드 개선 (PoC)
재택으로 작업가능하시고 성공시 사례금도 고려하고 있습니다.
작업이 어려우시면 컨설팅 만이라도 부탁드립니다.
관심이 있으신분들 연락 부탁드립니다.
아래 답변은 OpenAI의 ChatGPT 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 프로젝트에 대한 고민을 공유해 주셔서 감사합니다. 상황을 이해하기 쉽게 요약하여 설명드리겠습니다.
현재 RTX 5090 GPU를 사용하는 서버에서 LLM과 CosyVoice TTS를 운영 중이며, 실시간 처리 성능은 우수하지만 동시에 여러 요청이 들어오면 성능 저하로 인해 실시간 처리가 어려운 문제를 겪고 계시는군요. 개발사는 하드웨어 한계를 지적하고 있으나, 이에 대한 검증과 소프트웨어 최적화를 통해 동시성을 확보하고자 하십니다.
해결책 제안
Python GIL(Gil) 및 동기 처리 문제 확인
Python은 GIL로 인해 멀티스레딩에서 성능이 제한될 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 multiprocessing 모듈을 사용해 프로세스 기반 병렬 처리를 사용할 수 있습니다.
CUDA Stream 관리
CUDA Streams를 활용하여 GPU 작업을 비동기적으로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 GPU 자원을 효과적으로 활용하고 병목 현상을 줄일 수 있습니다.
NVIDIA Triton Inference Server
Triton 서버를 도입하여 요청을 효율적으로 관리하고, Dynamic Batching으로 병렬 처리 성능을 높일 수 있습니다.
NVIDIA MPS (Multi-Process Service)
MPS를 활용하면 여러 CUDA 앱이 GPU에서 동시에 실행될 수 있어 컨텍스트 전환 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
비동기 처리 및 Multi-stream 구성
asyncio와 같은 비동기적 접근 방식을 도입하여 I/O 및 CPU 바운드 작업을 비동기로 처리함으로써 성능을 개선할 수 있습니다.
예제 코드
아래는 asyncio와 torch를 사용하여 비동기 처리를 구현하는 예제 코드입니다.
import torch
import asyncio
async def async_inference(model, input_data):
# 모델을 GPU로 이동
model = model.to('cuda')
input_data = input_data.to('cuda')
# 비동기적으로 예측 수행
async with torch.inference_mode():
output = await asyncio.to_thread(model, input_data)
return output
async def main():
model = torch.nn.Linear(10, 10) # 예시 모델
input_data = torch.rand(10)
# 여러 예측을 비동기적으로 수행
results = await asyncio.gather(*[async_inference(model, input_data) for _ in range(4)])
print(results)
asyncio.run(main())
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 현재 RTX 5090 단일 서버에서 LLM과 CosyVoice를 동시에 서빙하는 환경에서 동시 요청 시 실시간 처리가 어려운 문제를 겪고 계신 것 같네요. 이러한 문제는 특히 GPU 리소스를 많이 사용하는 작업에서 흔히 발생할 수 있습니다. 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다.
문제 해결 접근 방법
아키텍처 진단:
Python GIL: Python의 Global Interpreter Lock(GIL)은 멀티스레딩 환경에서 병목을 초래할 수 있습니다. 멀티프로세싱을 통해 이 문제를 완화할 수 있습니다.
CUDA Stream 관리: CUDA 스트림을 적절히 관리하여 비동기 처리를 통해 GPU의 활용도를 높일 수 있습니다.
동기 처리 방식: 비동기 처리를 통해 요청을 병렬로 처리할 수 있도록 개선할 수 있습니다.
최적화 솔루션 제안 및 적용:
NVIDIA Triton Inference Server: Triton은 동적 배칭을 지원하여 여러 요청을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 GPU의 활용도를 극대화할 수 있습니다.
NVIDIA MPS (Multi-Process Service): MPS를 사용하면 여러 프로세스가 GPU를 공유할 수 있어 컨텍스트 스위칭 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
비동기 및 Multi-stream 구성: asyncio와 같은 비동기 라이브러리를 사용하여 I/O 바운드 작업을 비동기로 처리하고, CUDA의 멀티 스트림을 활용하여 GPU의 유휴 자원을 활용할 수 있습니다.
예제 코드:
아래는 비동기 처리를 위한 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 asyncio를 사용하여 비동기적으로 작업을 처리하는 방법을 보여줍니다.
import asyncio
import torch
async def async_inference(model, input_data):
# 비동기적으로 모델 추론을 수행
with torch.no_grad():
result = model(input_data)
return result
async def main():
# 모델과 입력 데이터를 준비합니다.
model = torch.nn.Linear(10, 1).cuda()
input_data = torch.randn(1, 10).cuda()
# 여러 비동기 작업을 동시에 실행
tasks = [async_inference(model, input_data) for _ in range(4)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(results)
asyncio.run(main())
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