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      <title>Chaos and Order</title>
      <link>https://www.youngju.dev/blog</link>
      <description>천천히 올바르게. AI Researcher &amp; DevOps Engineer Youngju&#39;s blog. GPU/CUDA, LLM, MLOps, Kubernetes AI workloads, and data engineering — plus mindset essays on confidence, routines, health, and sport psychology.</description>
      <language>ko</language>
      <managingEditor>fjvbn2003@gmail.com (Youngju Kim)</managingEditor>
      <webMaster>fjvbn2003@gmail.com (Youngju Kim)</webMaster>
      <lastBuildDate>Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
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    <guid>https://www.youngju.dev/blog/mlops/2026-08-02-slurm-for-gpu-clusters</guid>
    <title>Slurm으로 GPU 클러스터 쓰기 — 제출보다 중요한 것은 왜 안 도는지 아는 일</title>
    <link>https://www.youngju.dev/blog/mlops/2026-08-02-slurm-for-gpu-clusters</link>
    <description>GPU 클러스터에서 Slurm을 실무로 쓰는 데 필요한 것만 정리했습니다. 파티션과 QoS, 계정이라는 좌표계를 먼저 세우고, sbatch 스크립트에서 GPU와 CPU, 메모리를 요구하는 방법과 그 사이의 바인딩 함정을 다룹니다. 멀티노드 학습을 srun과 랑데뷰로 띄우는 두 가지 패턴을 실제로 도는 스크립트로 제시하고, 배열 작업과 의존성 체인으로 스윕과 재개를 스케줄러에 맡기는 방법도 넣었습니다. 후반부는 전부 실패 사례입니다. PENDING 사유를 코드별로 읽는 법, 호스트 메모리 OOM과 GPU OOM을 구분하는 법, 선점 신호를 받아 체크포인트를 남기고 재큐하는 패턴, 그리고 Slurm과 쿠버네티스를 각각 언제 쓰는지까지 적었습니다.</description>
    <pubDate>Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    <author>fjvbn2003@gmail.com (Youngju Kim)</author>
    <category>mlops</category><category>slurm</category><category>hpc</category><category>gpu-cluster</category><category>distributed-training</category>
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