기존 Slurm 작업을
Backend.AI에서 그대로 실행하는
Slurm Frontend
Slurm Frontend의 아키텍처와 명령·개념 대응, 작업 격리 방식, 지원 환경
Backend.AI Slurm Frontend는 Slurm 컨트롤러와 어카운팅(Accounting) 서비스를 대체해 모든 작업을 Backend.AI의 격리된 컨테이너에서 실행합니다. 연구자는 익숙한 Slurm 명령과 작업 스크립트를 그대로 사용합니다. 작업 스크립트와 워크플로 엔진을 다시 작성하지 않고 HPC 워크로드를 Backend.AI로 이전하는 구조, Slurm 명령과 개념이 Backend.AI에 대응하는 방식, 작업별 컨테이너 격리와 하드웨어 접근 방식을 알아보세요.
어떤 조직을 위한 문서인가요?
이 문서는 영문으로 제공됩니다.
Slurm 기반 HPC 클러스터를 운영하면서 컨테이너 플랫폼 전환을 검토하는 HPC 센터 운영팀과 인프라 엔지니어를 위한 문서입니다. 작업 스크립트와 래퍼(Wrapper), 워크플로 엔진, 사용량 보고 체계가 현재의 Slurm 명령 동작에 의존하는 연구기관과 대학 계산센터에 특히 적합합니다. 배치 작업과 대화형 작업, AI 학습·추론 워크로드가 같은 노드와 스토리지를 공유하도록 운영하려는 조직도 해당합니다. 사용자·프로젝트별 사용량과 쿼터를 웹 콘솔에서 파악해야 하는 조직에도 적용됩니다.
Slurm Frontend는 Slurm 네트워크 프로토콜로 받은 요청을 Backend.AI의 대응 기능으로 실행하고, 결과를 Slurm 형식으로 반환합니다. 각 작업은 사용자가 선택한 이미지의 컨테이너에서 제출자의 Unix 계정으로 실행됩니다. Backend.AI 스케줄러가 공정 분배(Fair-share)와 선점(Preemption)을 적용해 Slurm 작업을 배치합니다. NVIDIA GPU에서는 컨테이너 수준 GPU 가상화로 Slurm 작업과 다른 Backend.AI 워크로드가 한 장의 GPU를 분할해 사용할 수 있습니다. Slurm 명령별 처리 범위와 Slurm 개념의 Backend.AI 대응표, MPI·NCCL 워크로드의 하드웨어 접근 방식, 지원 환경을 문서 전문에서 확인해보세요.
관련 서비스
Backend.AI는 자체 개발한 오케스트레이션 및 작업 스케줄러를 기반으로 하는 벤더 중립적 가속 워크로드 호스팅 플랫폼으로, 클라우드 또는 온프레미스(에어갭) 클러스터 위에서 실행됩니다.
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