AI/ML 워크로드에서 Kubernetes는 특수 하드웨어 오류 관리에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 워크로드는 GPU 및 기타 가속기에 크게 의존하며, 오류는 성능에 상당한 영향을 미칩니다. 기존 Kubernetes 모델은 정적 리소스를 가정하며, 하드웨어 오류에 대한 강력한 지원이 부족합니다. AI/ML 워크로드, 특히 학습 및 추론은 리소스 요구 사항과 오류의 영향 면에서 기존 애플리케이션과 크게 다릅니다. 학습 작업은 리소스 집약적이며, 오류 발생 시 조정된 재시작이 필요하며, 추론 작업은 지속적인 운영을 요구합니다. 쉬운 리소스 교체 및 간단한 pod 스케일링과 같은 기존 Kubernetes 가정은 이러한 복잡한 시나리오에 불충분합니다. 이러한 어려움에도 불구하고 Kubernetes는 성숙도와 생태계로 인해 선호되는 플랫폼으로 남아 있습니다. 현재 솔루션은 사용자 지정 상태 컨트롤러 및 pod 워처와 같은 수동적인 해결 방법을 포함하여 장치 오류를 관리합니다. 이러한 솔루션은 제한 사항이 있으며 권한 있는 액세스가 필요하므로, 개선된 네이티브 Kubernetes 지원이 필요함을 강조합니다. Kubernetes 프로젝트는 장치 오류 처리를 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있으며, 더 나은 안정성과 리소스 관리를 목표로 하고 있습니다.