[Paper] TEG: Non-Equilibrium Thermodynamics와 Langevin Dynamics를 통한 엑사스케일 클러스터 거버넌스

Source: arXiv - 2602.13789v1

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개요

The paper introduces TEG (Thermo‑Economic Governor), a radically new way to manage massive cloud clusters that contain 100 k+ nodes—far beyond the scale where traditional schedulers like Kubernetes can keep up. By treating a compute farm as a dissipative physical system and letting “particles” (lightweight agents) wander under stochastic dynamics, TEG promises constant‑time scheduling decisions and built‑in resilience to the chaotic, AI‑heavy workloads of the Exascale era.

주요 기여

• Thermodynamic governance model – 클러스터 오케스트레이션을 결정론적 상태 머신이 아니라 비평형 통계 물리학 문제로 재구성합니다.
• Langevin Agents & Holographic Potential Field – 공유 포텐셜 지형 위에서 브라운 운동과 유사한 움직임을 수행하는 분산형 마이크로 스케줄러로, O(1) 의 의사결정 복잡성을 달성합니다.
• Macro‑scale Landau Phase‑Transition control – 교착 상태를 자동으로 해소하고 자원 경쟁 급증을 방지하는 전역 “댐핑”(과세) 노브.
• Token Evaporation mechanism – 자원 크레딧의 경제적 인플레이션을 차단하고 시스템을 열역학적으로 개방 상태로 유지하는 엔트로피형 토큰 감소.
• Formal guarantees – 시스템이 내시 균형으로 수렴한다는 증명, 메모리 부족 충돌이 제한된 “유리 상태”가 된다는 증명, 그리고 고차 제어 장벽 함수(HOCBF)를 통해 안전성이 유지된다는 증명.
• Prototype implementation – 10 k 노드 테스트베드에서 수행된 개념 증명 배포로, 일정한 시간의 스케줄링 지연과 합성 AI 버스트 부하를 우아하게 처리함을 보여줍니다.

방법론

1. Physical analogy – 저자들은 각 컴퓨트 노드를 다체계의 입자에 매핑합니다. 자원 수요, 지연 시간, 전력 소비가 이러한 입자에 작용하는 “힘”이 됩니다.

2. Langevin dynamics – 각 Langevin Agent는 확률 미분 방정식을 사용하여 자신의 위치(즉, 실행해야 할 파드 또는 작업)를 업데이트합니다:

   $$
   dx = -\nabla V(x),dt + \sqrt{2\gamma},dW_t
   $$

   여기서 (V(x))는 전역 자원 부족을 인코딩하는 holographic potential field이며, (\gamma)는 감쇠 계수, (dW_t)는 위너 과정(무작위 잡음)입니다.

3. Holographic Potential Field – 중앙에서 구축되지만 저비용으로 방송됩니다; 클러스터 전체 메트릭(CPU 압력, 네트워크 혼잡, 전력 예산)을 스칼라 필드로 집계하여 모든 에이전트가 읽을 수 있게 합니다.

4. Landau Phase‑Transition controller – 거시적 순서 매개변수(예: 평균 대기열 길이)를 모니터링합니다. 시스템이 임계점에 접근하면 컨트롤러는 전역 감쇠(세금)를 증가시켜 시스템을 안정된 단계로 되돌립니다.

5. Token economics & evaporation – 작업은 진행에 따라 “resource tokens”를 획득하고, 토큰은 지수적으로 감소하여 엔트로피 소산을 모방함으로써 자원 독점을 자연스럽게 제한합니다.

6. Safety layer – High‑Order Control Barrier Functions는 메모리 상한, 전력 제한 등 강제 제약을 시행하며, 위험한 에이전트 업데이트를 가능한 집합으로 투사합니다.

All components are implemented as lightweight daemons that communicate over a gossip protocol, eliminating any single point of failure.

결과 및 발견

핵심 요약

• 상수 시간 의사결정은 노드 수가 증가해도 유지되어 O(1) 주장을 확인한다.
• Landau 컨트롤러는 시스템이 임계 과부하에 도달하기 전에 자동으로 스로틀링하여 재앙적인 데드락을 제거한다.
• 토큰 증발은 일반적으로 스케줄링 기아를 초래하는 “자원 인플레이션”을 방지한다.
• 형식적 증명은 실증적 관찰과 일치한다: 시스템은 단일 에이전트가 일방적으로 움직여도 효용을 향상시킬 수 없는 내쉬 균형에 도달한다.

실용적 함의

• 확장 가능한 클라우드 운영자는 무거운 중앙 스케줄러를 수많은 작은 에이전트로 대체할 수 있어, 제어‑플레인 부하와 네트워크 트래픽을 크게 줄입니다.
• AI‑중심 워크로드(대규모 모델 학습, 하이퍼파라미터 탐색)는 종종 급증하고 예측할 수 없는 수요를 발생시키는데, TEG의 확률적 거버넌스는 수동적인 제한 없이 이러한 급증을 자연스럽게 완화합니다.
• 에너지 인식 데이터 센터는 내장된 피드백 루프를 얻게 됩니다: 위상 전이 감쇠를 실시간 전력 예산 센서와 연결하면 지속 가능성 목표를 준수할 수 있습니다.
• 내결함성이 향상됩니다. 단일 마스터가 없기 때문에 일부 에이전트가 실패하더라도 전역 포텐셜 필드는 유효하게 유지되고 나머지 에이전트가 계속 작동합니다.
• 리소스 크레딧의 경제 모델링이 보다 현실적으로 변합니다; 토큰 소멸은 실제 감가상각을 반영하여 클라우드 제공업체가 보다 공정한 사용 기반 청구 체계를 설계하도록 돕습니다.

제한 사항 및 향후 작업

• 프로토타입 규모 – 현재 평가는 10 k 노드에서 멈추며, 실제 엑사스케일(> 100 k)으로의 외삽은 생산 등급 하드웨어에서 검증이 필요합니다.
• 파라미터 튜닝 – 적절한 감쇠 계수, 노이즈 진폭, 증발률을 선택하려면 도메인 전문 지식이 필요하며, 자동 자기‑튜닝 메커니즘은 아직 연구 중인 분야입니다.
• 보안 고려사항 – 잠재 필드의 가십 기반 전파는 스푸핑에 취약할 수 있으므로, 향후 작업에서는 통신 계층을 강화해야 합니다.
• 기존 생태계와의 통합 – TEG를 Kubernetes API, 서비스 메시, CI/CD 파이프라인과 연결하는 것이 실제 적용을 위해 필수적입니다.
• 이론적 확장 – 저자들은 잠재 필드의 양자 영감 확장을 탐구하고, 열역학 프레임워크 내에서 다목적 최적화(예: 지연 시간 vs. 에너지)를 공식화할 계획입니다.

저자

• Zhengyan Chu

논문 정보

• arXiv ID: 2602.13789v1
• 분류: cs.DC
• 출판일: 2026년 2월 14일
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