느린 GPU 추론의 진짜 원인: CPU 폴백, CUDA/TensorRT 버전 충돌, 컨테이너 설정 오류 해결

GPU 요금은 오르고 대시보드는 초록색인데 고객은 여전히 기다립니다. 이번 에피소드는 ONNX Runtime과 TensorRT 기반 Stable Diffusion 추론이 GPU를 거의 쓰지 않으면서 지연 시간만 치솟는 이유를 사건 수사처럼 추적하고, 수정 전후의 지연 시간, 처리량, GPU 사용률로 해결책을 입증합니다.

▶ 느린 GPU 추론의 진짜 원인: CPU 폴백, CUDA/TensorRT 버전 충돌, 컨테이너 설정 오류 해결 (AI 더빙)

이번 에피소드에서 배울 내용:

1. CPU 폴백: ONNX Runtime이 조용히 CPU 실행 공급자로 전환되어 지연 시간이 10~30배 늘어나는 이유
2. 드라이버, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime, TensorRT 간 버전 충돌로 Fused Attention과 FP16 최적화가 경고 없이 사라지는 방식
3. 컨테이너 설정 오류: 비대해진 이미지, 마운트되지 않은 GPU 장치, NVIDIA Container Toolkit, CUDA 메모리 아레나
4. 시작 시 무결성·성능 게이트: 공급자 확인, 결정적 카나리 프롬프트로 워밍업, 조용한 성능 저하 대신 명확한 실패
5. 반복 가능한 개선 프로토콜: 버전 매트릭스, 사전 빌드한 TensorRT 엔진, IO 바인딩, FP16, 자동 롤백이 있는 blue-green 배포

이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.