이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
GPU와 AI에 관심을 갖게 된 건 딥러닝 수업에서 GPU 가속이 없으면 모델 학습이 얼마나 느린지 직접 경험하면서부터입니다. Google Colab의 무료 GPU를 써서 MNIST 분류 모델을 학습했고, CPU만 쓸 때와 비교해 학습 시간이 수십 배 차이 나는 것을 확인했습니다.
그 이후로 GPU가 단순 그래픽 처리 장치가 아니라 병렬 연산의 핵심 인프라라는 걸 이해하게 됐습니다. AI 인프라 측면에서 GPU 활용률, 메모리 대역폭, 배치 처리 효율 등이 비용과 직결된다는 점도 공부했습니다.
아직 실무 GPU 인프라 운영 경험은 없지만, 클라우드 GPU 인스턴스 타입 비교와 비용 최적화 기준을 학습하면서 인프라 엔지니어링 관점의 AI를 이해하려고 하고 있습니다. AI 인프라는 모델 성능만큼 운영 비용 설계가 중요하다고 봅니다.
딥러닝 수업 이후 직접 모델을 학습시켜 보는 개인 프로젝트를 진행한 적이 있습니다. 이미지 분류 모델을 훈련하면서, 처음에는 배치 크기를 무작정 크게 잡았다가 GPU 메모리 부족으로 학습이 중단됐습니다. 오류 메시지를 보고 원인을 찾아가는 과정이 GPU 구조를 이해하는 계기가 됐습니다.
배치 크기를 줄이면 메모리 오류는 사라지지만 학습이 느려지는 트레이드오프를 확인했습니다. 이 경험에서 GPU 메모리 용량과 학습 속도 사이의 관계를 단순 이론이 아닌 실제 값으로 이해하게 됐습니다. 이후 클라우드 GPU 비용을 비교할 때도 단순 스펙이 아니라 배치 크기 기준으로 인스턴스를 고르는 방식이 더 적합하다는 걸 알게 됐습니다. AI 인프라는 모델 성능 지표만큼 운영 파라미터를 이해하는 결이 중요하다고 생각합니다.
GPU 관련 학습 중 가장 직접적으로 손에 닿은 건 메모리 사용 패턴을 직접 관찰한 것입니다. nvidia-smi 명령으로 GPU 메모리 사용량을 모니터링하면서, 모델 크기와 배치 크기에 따라 점유량이 어떻게 달라지는지를 직접 확인했습니다. 숫자로만 알던 내용이 실제 변화로 보이니 이해가 달라졌습니다.
특히 같은 모델이라도 추론과 학습 시 메모리 사용량 차이가 크다는 걸 그 과정에서 발견했습니다. 추론은 그래디언트를 저장하지 않기 때문에 학습 대비 메모리가 절반 이하인 경우도 있었습니다. 이 차이를 인프라 설계에 반영하면 운영 환경의 GPU 스펙을 잡을 때 학습용과 서빙용을 분리해서 고려할 수 있습니다. 아직 실무 환경은 없지만, 직접 관찰한 패턴이 이론을 훨씬 잘 기억하게 만든다는 걸 그 경험에서 느꼈습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 카카오 MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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