8. GB10 x 2 Node Cluster

• GB10 2개 노드를 연결한 분산 추론·학습 환경 구성
• 대형 언어 모델 적재를 위한 Pipeline Parallel 적용
• 듀얼 HCA와 RoCE 기반 노드 간 통신 경로 검증
• Ray·vLLM·DeepSpeed 기반 추론 및 파인튜닝 구성
• OpenStack MCP 연동을 통한 자연어 자원 제어 가능성 검증
• 원본 보고서의 주소·계정·호스트명·키 정보 제거

1. GB10 단일 노드 역량 분석

• ARM 기반 CPU와 Blackwell GPU의 통합 구성
• CPU·GPU가 공유하는 128GB 통합 메모리 적용
• 단일 노드에서 양자화 대형 모델을 적재할 수 있는 메모리 구조
• 운영체제·모델 가중치·KV Cache·CUDA 작업 공간의 동일 메모리 사용
• 대형 BF16 모델 전체 적재를 위한 단일 노드 메모리 여유 부재

2. 모델 선정 결과

• 한국어·코딩·장문 처리·Tool Calling 지원 여부 중심 검토
• Dense 모델의 높은 토큰당 연산량과 응답 지연 부담 확인
• Q4 양자화의 메모리 절감 효과와 품질 저하 가능성 확인
• 양자화 형식별 GB10 커널 및 vLLM 호환성 검증 필요
• 전체 모델 규모와 활성 파라미터를 분리하는 MoE 구조 선택
• 원본 BF16 품질과 vLLM 호환성을 우선한 모델 선정
• 2개 노드 분산 적재를 전제로 한 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 적용

3. 병렬화 방식 선정 결과

구분	Tensor Parallel	Pipeline Parallel
분할 기준	레이어 내부 연산 분할	모델 레이어 구간 분할
실행 방식	여러 GPU의 동시 계산	Stage별 순차 계산
통신 특성	레이어마다 결과 교환	Stage 경계에서 Activation 전달
주요 장점	고속 연결 환경의 낮은 지연	낮은 통신 부담과 대형 모델 적재
주요 한계	노드 간 통신량 증가	Pipeline 대기 구간 발생
적용 판단	단일 서버 다중 GPU에 적합	다중 노드·노드당 단일 GPU에 적합

• 노드당 GPU 1개인 물리 구성을 고려한 Pipeline Parallel 선택
• 모델 레이어를 2개 Stage로 분할하는 구조 적용
• 각 노드에 전체 모델 파일 저장 후 담당 Stage 가중치만 메모리 적재
• 노드 간 Stage 경계의 Activation 송수신 필요

4. 2개 노드 추론 구조

• Node A의 API·스케줄러·Ray Head 역할 적용
• Node A와 Node B의 Pipeline Stage 분담 적용
• Ray Actor 기반 분산 Worker 배치와 상태 관리 적용
• NCCL 기반 Rank 초기화와 Stage 간 데이터 교환 적용
• 한쪽 노드 또는 통신 경로 장애 시 전체 추론 중단 가능성 존재

5. 듀얼 HCA 네트워크 구성 결과

• 노드별 고속 HCA 2개 구성
• 관리 트래픽과 분산 연산 트래픽의 논리적 분리 적용
• HCA별 독립 RoCE 경로 적용
• SSH·OpenMPI 제어 경로와 NCCL 데이터 경로 구분
• NCCL에서 2개 HCA를 병렬 사용하도록 인터페이스 바인딩 적용
• 실제 주소·인터페이스명·호스트명은 공개 문서에서 제거

6. 네트워크 성능 검증 결과

검증 항목	실측 범위	판단
OpenMPI·단일 HCA	88.0~102.4 Gbps	단일 경로 성능 확인
OpenMPI·듀얼 HCA	168.0~185.1 Gbps	병렬 경로 성능 향상 확인
클러스터 구성 도구	186.32 Gbps	180 Gbps 이상 기준 충족
물리 링크 기준	200 Gbps	이론상 최대값

• 단일 HCA 대비 듀얼 HCA의 유효 대역폭 증가 확인
• 듀얼 HCA에서 물리 링크 기준 84.0~92.5% 수준 확인
• 구성 도구 검증에서 물리 링크 기준 93.2% 수준 확인
• 워크로드 크기·통신 패턴·프로토콜 오버헤드에 따른 편차 존재
• 추론 처리량과 네트워크 대역폭 간 상관관계의 추가 검증 필요

7. NCCL 집합 통신 분석 결과

• 2개 노드의 Global Rank 0·1 구성
• 노드당 GPU 1개 구성에 따른 Local Rank 0 적용
• Communicator 생성 시 전체 Rank 수와 장치 매핑 확인
• Tree 방식의 단계적 집계·Broadcast 구조 확인
• Ring 방식의 인접 Rank 순환·누적 구조 확인
• 단일 GPU 노드 간에도 결과 교환을 위한 NCCL 필요
• Pipeline Stage 사이 Activation 전달을 위한 Send·Recv 동작 확인

8. NCCL 로그 분석 결과

• 양쪽 Rank의 NCCL 초기화 시작과 Out-of-band 연결 확인
• Process 관점 GPU와 물리 GPU 인덱스의 동일 매핑 확인
• HCA·PCIe·RoCE 장치의 Topology 등록 확인
• Ring 연결과 Communicator 초기화 완료 확인
• AllReduce 실행 구간과 Rank 간 데이터 교환 확인
• 모델 출력 직전 Pipeline 데이터 Send·Recv 동작 확인
• 운영 환경에서는 로그의 호스트명·장치 식별자 정제 필요

9. Ray·vLLM 서빙 분석 결과

• OpenAI 호환 API 서버를 통한 추론 요청 수신 적용
• Ray Head의 Worker 검색·스케줄링·상태 관리 적용
• vLLM Ray Distributed Executor 기반 분산 실행 적용
• Tokenizer·Sampler·KV Cache 관리의 Engine Core 통합
• Pipeline Stage별 모델 가중치와 실행 데이터 분리
• Ray와 vLLM 프로세스의 시작·종료 순서 표준화 필요
• GPU·CUDA·PyTorch·vLLM 버전 호환성 사전 검증 필요

10. 분산 파인튜닝 구성 결과

• Ray Train과 DeepSpeed를 결합한 2개 노드 학습 구성
• Ray Head의 Placement Group 기반 Worker 배치 적용
• 노드별 Train Worker와 DeepSpeed Engine 실행 적용
• LoRA 방식으로 학습 대상 파라미터 범위 축소
• Dataset 준비·Adapter 적용·학습·병합의 단계 구성
• 장애 발생 시 Checkpoint 기반 재시작 체계 필요

11. OpenStack 특화 데이터셋 분석 결과

• 자연어 기반 OpenStack 자원 제어의 적용 가능성 검증 목적
• Instance·Volume의 생성 및 삭제 요청 중심 구성
• 필수 요청 필드와 값 추출을 위한 학습 데이터 적용
• 누락 필드·지원하지 않는 동작·복합 요청·자원 부재 오류 유형 적용
• 생성·삭제·오류 처리 시나리오를 포함한 약 3천 건 규모 구성
• 제한된 전문 업무에서 8B급 모델의 함수 호출 정확도 검증 필요
• 실제 환경 정보와 자격 증명이 포함되지 않는 합성 데이터 원칙 필요

12. 모델 병합·배포 형식 분석 결과

• Base Model과 LoRA Adapter의 병합 적용
• 별도 Adapter 없이 사용할 수 있는 단일 모델 산출
• Hugging Face 형식에서 GGUF 형식으로 변환 적용
• 경량 서빙 환경과의 호환성을 고려한 llama-server 적용
• 변환 전후 정확도·응답 형식·Tool Calling 회귀 검증 필요
• 양자화 수준별 품질과 메모리 사용량 비교 필요

13. OpenStack MCP 서비스 구성 결과

• Open WebUI·Local LLM·MCPO·MCP Server·Private Cloud API 연계
• 모델의 Tool Schema 분석과 함수 호출 결과 반환 적용
• 최근 요청만 모델에 전달하는 Single-turn 변환 Proxy 적용
• Schema 검증 후 MCP 호출과 최종 응답 조합 적용
• 실행 전 권한 확인·입력 검증·감사 로그 적용 필요
• 삭제·변경 작업에 대한 사용자 승인 절차 필요

14. 파인튜닝 한계 분석 결과

파괴적 망각

• 특정 도메인과 응답 형식에 집중된 소규모 데이터셋 적용
• 기존 언어·추론·함수 호출 능력의 저하 가능성 존재
• 반복 샘플 암기에 따른 과적합 가능성 존재
• 범용 데이터 혼합·학습률 조정·정기 회귀 평가 필요

Multi-turn 응답 누락

• Single-turn 학습 모델에 전체 대화 이력 전달 시 입력 구조 불일치 발생
• 학습하지 않은 Multi-turn Context에서 조기 종료 가능성 존재
• 최근 사용자 요청 중심의 입력 재구성 적용
• 대화 이력 요약과 Tool 결과의 별도 상태 관리 필요

15. 서비스 검증 결과

• 정상 요청에서 인스턴스 생성 필드 추출 확인
• 지정된 Tool 호출과 OpenStack 자원 생성 결과 확인
• 존재하지 않는 자원 요청에서 오류 코드 매칭 확인
• 오류 발생 시 임의 대체 자원을 생성하지 않는 동작 확인
• 제한된 사례 중심의 기능 검증으로 전체 정확도 판단 근거 부재
• 반복 평가·부정 요청·권한 우회·복합 요청 검증 필요

16. 적용 결론

• GB10 2개 노드의 Pipeline Parallel 기반 대형 모델 추론 가능성 확인
• 듀얼 HCA 병렬화에 따른 노드 간 통신 대역폭 향상 확인
• Ray·vLLM·NCCL의 분산 추론 경로와 로그 기반 동작 확인
• Ray Train·DeepSpeed·LoRA 기반 OpenStack 특화 학습 흐름 적용
• MCP를 통한 자연어 기반 Private Cloud 제어 가능성 확인
• 모델 품질·다중 대화·안전한 실행 통제를 위한 추가 검증 필요
• 운영 적용 전 장애 복구·권한 분리·감사·성능 기준의 표준화 필요