01Provisioning / 생성 응답이 사라졌을 때
- 문제와 관측
- GPU 생성 요청의 결과가 불명확하면 재시도가 중복 대여와 비용으로 이어질 수 있습니다.
- 설계 질문
- 현재 Pod가 없다는 사실을 과거 생성 실패로 단정하지 않고 새 실험을 허용하려면?
- 해결 방법
- 미확정 기록 보존 · 운영자 승인 후 별도 감시 · 신규 실행 1개 제한 · 늦게 발견한 Pod 정리
← 실험실 목록 GPU를 빌리고,
WORKLOAD STUDIO / 개인 프로젝트
GPU를 빌리고,
실험하고,
끝까지 정리합니다.
AI 서비스에서 다뤘던 비동기 실행과 상태 복구를 실제 GPU 실험으로 확장했습니다. 측정 결과를 남기는 것뿐 아니라, 생성 응답이 불명확하거나 화면이 끊겨도 실행과 비용 상태를 추적하는 시스템을 만들었습니다. 저장소와 서비스는 비공개이며 이 페이지에 검증 범위와 설계 결정을 정리합니다.
VERIFIED / OCT 2026EVIDENCE-GATED
- 01 실제 GPU 검증 · 2026.09 — 2026.10실행부터 자동 삭제까지
- 02 제한된 반복 평가 완료 · 동일 GPU·모델 서버 / 6세션에이전트를 정책으로 평가
- 03 다음 검증 · 모델·장비 확대 전판단 경계와 사용성
- 04 후속 로드맵 · 조건을 맞춰 하나씩 확장다중 모델·GPU, 접근 가능한 NPU
PLANGPU RUNRESULTCLEANUP
Evidence before claims2026.10.04 기준
경험에서 검증으로
실패했을 때의 동작이
설계의 기준이 됐습니다.
기능 목록보다 실행·판단·복구에서 마주한 문제와 선택한 해결 방법을 정리했습니다.
02Agent / 측정을 줄여도 판단은 맞는가
- 문제와 관측
- 에이전트가 고른 조건을 같은 서버의 참조 측정과 대조했습니다. 참조에서 실패한 조건 선택은 두 정책 모두 1/3이었습니다.
- 설계 질문
- 측정 횟수 감소를 AI만의 효과나 청구액 절감으로 과장하지 않으려면?
- 해결 방법
- 규칙 대조군 · 고정 조건·순서 기록 · 참조 결과 · 미측정·예산 소진 구분
03Recovery / 화면을 닫거나 새로고침했을 때
- 문제와 관측
- 브라우저의 일시적 안내만으로는 취소 접수와 GPU 삭제 완료를 구분하기 어려웠습니다.
- 설계 질문
- 화면이 다시 열려도 어떤 장비가 실행 중이고 비용이 발생할 수 있는지 알 수 있는가?
- 해결 방법
- 서버 작업 상태 복원 · 저장된 실행 조건 · 취소 접수 유지 · 삭제 확인 전 과금 불확실성 표시
04Product / 설정 페이지는 많고 시작은 어려울 때
- 문제와 관측
- 사용자가 실행 버튼과 준비 과정을 이해하지 못해 단계별 화면을 하나의 실험실로 통합했습니다.
- 설계 질문
- 설정·진행·결과를 같은 공간에서 이해하면서 실제 측정과 무료 흐름 검증을 구분할 수 있는가?
- 해결 방법
- 요청·모델·장비 카드 · 고정 시작/상태 영역 · 비용 확인 · 결과와 기록 연결
검증 완료 / 다음 로드맵
확인한 범위에서
비교 대상을 넓힙니다.
현재 근거는 RTX 4090과 Qwen3 8B FP8의 제한된 조건입니다. RNGD 접근을 확보하지 못해 GPU에서 먼저 실행·평가 구조를 검증했습니다. RAG·기억 시스템은 별도의 연구 축이며 이 프로젝트의 완료 성과에 포함하지 않습니다.
- 01실제 GPU 검증 · 2026.09 — 2026.10
실행부터 자동 삭제까지
Qwen3 8B FP8·RTX 4090으로 요청 준비, 비용 동의, 추론 측정, 결과 저장과 GPU 자동 삭제를 연결했습니다. 개인용 비공개 서비스이며 다중 사용자 운영 실적은 아닙니다.
2026.10.04 · 16/16 성공 · 저장 결과 재열기 · 삭제 확인 - 02제한된 반복 평가 완료 · 동일 GPU·모델 서버 / 6세션
에이전트를 정책으로 평가
규칙과 OpenAI 정책을 각각 3세션 비교했습니다. 두 정책 모두 전수 6회 대신 3회 측정했습니다. 참조 최댓값 선택은 규칙 0/3, OpenAI 2/3이었으나 작은 표본과 공유 서버 조건으로 일반적 우위를 판단하지 않습니다.
정책 측정 18건 + 참조 측정 36건 · 비용 절감 미입증 - 03다음 검증 · 모델·장비 확대 전
판단 경계와 사용성
세션마다 달라진 성공·실패 경계를 재검증합니다. 통합 실험실의 자동 검증과 별개로 첫 사용자의 이해도, 실제 모바일, 유료 취소 경로를 확인합니다.
경계 재검증 · 사용자 과제 수행 · 취소 후 삭제 근거 - 04후속 로드맵 · 조건을 맞춰 하나씩 확장
다중 모델·GPU, 접근 가능한 NPU
다른 모델과 GPU를 하나씩 추가하고 입력·출력·정밀도·목표 조건을 맞춥니다. RNGD·Warboy 등 NPU는 접근성과 지원 작업을 확인한 뒤 연결합니다. 현재 NPU 실측 결과는 없습니다.
모델 추가 → GPU 비교 → 지원 계약 확인 후 NPU
공개 기준
만든 것보다,
어디까지 확인했는지를
표시합니다.
Implemented
실행·취소·복구와 결과 보관 경로를 구현했습니다. 코드는 비공개로 유지하며 설계와 검증 범위를 소개합니다.
Evaluated
동일 서버 6세션의 정책 비교를 완료했습니다. 고정 순서·공유 서버·작은 표본의 한계와 비용 절감 미입증을 함께 기록합니다.
Scope
개인용 실서비스에서 GPU 전체 실행을 확인했습니다. 다중 사용자 운영·NPU 성능·정책의 일반적 우위는 검증하지 않았습니다.