GPU 요금은 오르고 대시보드는 초록색인데 고객은 여전히 기다립니다. 이번 에피소드는 ONNX Runtime과 TensorRT 기반 Stable Diffusion 추론이 GPU를 거의 쓰지 않으면서 지연 시간만 치솟는 이유를 사건 수사처럼 추적하고, 수정 전후의 지연 시간, 처리량, GPU 사용률로 해결책을 입증합니다.이번 에피소드에서 배울 내용:CPU 폴백: ONNX Runtime이 조용히 CPU 실행 공급자로 전환되어 지연 시간이 10~30배 늘어나는 이유드라이버, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime, TensorRT 간 버전 충돌로 Fused Attention과 FP16 최적화가 경고 없이 사라지는 방식컨테이너 설정 오류: 비대해진 이미지, 마운트되지 않은 GPU 장치, NVIDIA Container Toolkit, CUDA 메모리 아레나시작 시 무결성·성능 게이트: 공급자 확인, 결정적 카나리 프롬프트로 워밍업, 조용한 성능 저하 대신 명확한 실패반복 가능한 개선 프로토콜: 버전 매트릭스, 사전 빌드한 TensorRT 엔진, IO 바인딩, FP16, 자동 롤백이 있는 blue-green 배포컨테이너에서 GPU 추론을 운영하며 지불한 GPU 시간만큼 실제 가속을 얻고 싶은 ML·플랫폼 엔지니어와 DevOps·SRE 팀을 위한 에피소드입니다.이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.▶ 영상 보기: https://youtu.be/7rNV_vcD-Fg🎧 더 많은 에피소드: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 무료 온라인 Microsoft 콘퍼런스: https://m365con.net💼 LinkedIn의 미르코 피터스: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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