Kubernetes에서 GPU 워크로드를 운영할 때, 기본 HPA는 CPU/메모리 기준으로만 동작하기 때문에 GPU 활용률 기반의 스케일링이 불가능한 문제가 있다. KEDA(Kubernetes Event-Driven Autoscaling)의 External Scaler 인터페이스를 활용하면 GPU 메트릭을 직접 수집하여 커스텀 스케일링 로직을 구현할 수 있다. 이를 통해 GPU 리소스의 과잉 프로비저닝을 줄이고, 실제 워크로드 부하에 맞는 탄력적인 클러스터 운영이 가능해진다.
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