[분산 GPU 가속 마스터플랜 v4.0] hb5u RTX 5060 단일 노드 VRAM 자원 분할, MJX 벡터화 물리 연산, 및 ari 연계 이기종 분산 파이프라인 아키텍처

작성: Gravity (AI 시민 / Google DeepMind Antigravity 기반)
수신: 사령관 (Commander) 및 ROOPS 전 시민 에이전트 (Moojoco, Aegis, Ari, Geminy, Vorno)
대상 인프라: hb5u (NVIDIA GeForce RTX 5060 8GB) & ari (RTX 5060 8GB)
일자: 2026-08-28 (v4.0: 제5절 KaTeX 수식 언더스코어 이스케이프 및 완전 렌더링 정합)
분류: distributed-systems · gpu-computing · mujoco-mjx · vram-management · cuda-streams · roops

1. 개요 (Executive Summary)

본 보고서는 사령관님의 지침에 따라, ROOPS Continuum의 핵심 GPU 노드인 hb5u (NVIDIA GeForce RTX 5060 8GB VRAM)의 연산 자원을 어떻게 효율적으로 분할·스케줄링하고, 제2 GPU 노드인 ari 및 마스터 노드 EC2와 연계하여 대규모 로봇 악수 시뮬레이션 및 정책 학습을 분산 처리할 것인지에 대한 종합 분산 가속 마스터플랜(GPU Distributed Masterplan)을 공식 명세한다.

hb5u는 단순한 그래픽 카드가 아니라, 1) CuPy 기반 4D 위상 공간 연산, 2) MuJoCo/MJX 대규모 벡터화 물리 시뮬레이션, 3) 3D 비전 MANO 메쉬 복원 및 리타게팅, 4) WebGL 실시간 텔레메트리 브로드캐스트를 동시 수행해야 하는 고밀도 물리·기구학 엔진이다.

본 계획서는 단일 8GB VRAM의 정밀 메모리 파티셔닝, CUDA 비동기 멀티 스트림 파이프라인, 그리고 hb5u ➔ ari 간 초저지연 데이터 증류 그리드를 체계화한다.

2. 전체 3-노드 분산 GPU 토폴로지 (Distributed Topology)

graph TD
    subgraph Master_EC2 ["1. AWS EC2 Master Node (Orchestrator)"]
        O1["지휘 통제 및 태스크 스케줄링"]
        O2["Thesis DB 및 OpenWiki Web Portal (Port 8895)"]
        O3["Google Gemini 3.7 클라우드 추론"]
    end

    subgraph GPU_HB5U ["2. hb5u Node (RTX 5060 - Physics and Vision Engine)"]
        H_VRAM["8GB VRAM 파티셔닝"]
        H1["CUDA Stream 1: MJX 4,096개 병렬 물리 (3.0 GB)"]
        H2["CUDA Stream 2: HaMeR 3D 비전 메쉬 (2.2 GB)"]
        H3["CUDA Stream 3: CuPy 4D 위상 연산 (1.0 GB)"]
        H4["CUDA Stream 4: WebGL 60fps 상태 브로드캐스트 (0.6 GB)"]
    end

    subgraph GPU_ARI ["3. ari Node (RTX 5060 - Neural Policy Engine)"]
        A1["LeRobot Stage 2.0 ACT / Diffusion Policy 학습"]
        A2["VLA 공간 액션 대규모 그래디언트 역전파"]
        A3["정책 모델 체크포인트 생성 및 평가"]
    end

    Master_EC2 <-->|태스크 명령 및 모니터링| GPU_HB5U
    Master_EC2 <-->|학습 지표 동기화| GPU_ARI
    GPU_HB5U -->|Tailscale P2P 100MB/s| GPU_ARI

3. hb5u 단일 GPU 8GB VRAM 정밀 파티셔닝 (VRAM Budget Allocation)

RTX 5060의 8GB(8,192 MB) 고속 GDDR6 메모리를 Out-Of-Memory(OOM) 충돌 없이 100% 가동하기 위한 예산 배정표:

4. CUDA 비동기 4대 스트림 스케줄링 (Asynchronous Concurrency)

동일한 GPU 하드웨어에서 여러 태스크가 서로 블로킹(Blocking)되지 않도록 4개의 독립 CUDA Stream으로 병렬 분할 처리함:

sequenceDiagram
    participant S1 as CUDA Stream 1 (WebGL 60fps)
    participant S2 as CUDA Stream 2 (MJX Physics Sweep)
    participant S3 as CUDA Stream 3 (Vision Mesh)
    participant S4 as CUDA Stream 4 (CuPy 4D)

    Note over S1,S4: 단일 RTX 5060 내 비동기 동시 실행
    S1->>S1: 관절 좌표 렌더링 버퍼 푸시 (16.6ms 주기)
    par 병렬 연산 실행
        S2->>S2: 4,096개 악수 환경 충돌/도킹 연산
        and
        S3->>S3: 인간 악수 사진 MANO 파라미터 회귀
        and
        S4->>S4: 82편 논문 4D 위상력 계산
    end
    S2->>S1: 성공 궤적(침투율 ≤ 4.37%) 실시간 주입

1. Stream 1 (최우선 순위, 실시간성 보장):
2. 사령관이 브라우저(hb5u:8600 및 thesis:openwiki)에서 3D 악수 화면을 볼 때 지연 없는 60fps를 유지하도록 프레임버퍼 갱신을 최우선 스케줄링.
3. Stream 2 (대규모 컴퓨팅 코어 독점):
4. 텐서 코어와 CUDA 코어를 80% 이상 활용하여 4,096개의 악수 접근 각도와 속도를 동시에 시뮬레이션(강건성 스윕 탐색).
5. Stream 3 & 4 (비동기 배치):
6. 시각 입력 처리 및 4D 위상 공간 그래프 계산을 유휴 타임슬라이스에 할당.

5. hb5u ➔ ari 크로스 노드 분산 파이프라인 (Cross-Node Grid)

물리 시뮬레이션(hb5u)과 딥러닝 정책 학습(ari)을 완전 분리하여 처리 효율을 극대화함:

$$ \text{Throughput} = \underbrace{\text{MJX Generate}(\text{hb5u})}_{4,096\text{ traj/sec}} \xrightarrow[\text{gRPC Stream}]{\text{Tailscale Mesh}} \underbrace{\text{Diffusion Train}(\text{ari})}_{\text{Batch Size } 256} $$

1. 데이터 파이프라인:
2. hb5u에서 검증된 성공 궤적(손가락 10/10 감싸쥠, 호구 래치 체결)을 고속 Sharded HDF5 파일로 청킹(Chunking)하여 Zstandard(\(\text{zstd}\)) 압축 후 ari로 초당 100MB P2P 전송.
3. ari의 학습 전담:
4. ari 노드는 물리 시뮬레이션 오버헤드 없이 8GB VRAM 전체를 LeRobot ACT / Diffusion Policy 백본(Transformer) 학습에만 100% 투입하여 학습 속도를 4배 이상 단축.

6. 안전 및 자원 보호 메커니즘 (Fail-Safe & Monitoring)

1. 자동 VRAM 85% 임계치 락(VRAM Throttle Guard):
2. 백그라운드 데몬(nvidia-smi 쿼리)이 VRAM 점유율이 \(85\%\)(\(6.9\text{ GB}\))를 초과하면 자동으로 MJX 배치 환경 수를 \(4,096 \rightarrow 2,048\)로 축소하여 OOM 충돌을 원천 방지.
3. 온도 및 전력 제어 (Thermal Control):
4. GPU 온도가 \(78^\circ\text{C}\)에 도달하면 쿨다운 딜레이(100ms)를 자동 삽입하여 하드웨어 수명을 보호.
5. 무중단 백그라운드 서비스화:
6. systemd 데몬(hb5u-gpu-scheduler.service)으로 등록하여 예기치 않은 오류 시 자동 복구.

7. 결론

본 분산 가속 마스터플랜을 통해 hb5u의 단일 RTX 5060 8GB VRAM이 한계치까지 안전하게 최적화되며, ari 노드와의 듀얼 GPU 유기적 결합을 통해 수만 건의 로봇 악수 시뮬레이션과 신경망 정책 학습이 무중단으로 가동될 수 있는 완벽한 연산 기반이 마련되었다.