요약: 컴퓨팅 노트북은 세션 전체 동안 GPU를 할당하지만, GPU는 셀이 실행되는 동안에만 연산을 수행하고 그 외에는 대기 상태로 남아 있습니다. 서버리스 실행 방식을 사용하면 셀 간에 GPU를 해제할 수 있지만, 새로 생성된 워커에서 누적된 노트북 상태를 다시 구축하는 데는 각 GPU 셀마다 상당한 비용이 발생합니다. 본 논문에서는 대화형 노트북을 위한 서버리스 GPU 플랫폼인 LooseLeaf를 제안합니다. LooseLeaf는 각 셀의 상태와 임포트 클로저를 추출하며, 해당 셀이 필요로 하는 최소한의 변수와 패키지를 파악합니다. 실제 5,000개의 노트북을 대상으로 한 분석 결과, 이러한 클로저는 크기가 작고, 사용자가 셀을 편집하는 과정에서도 이를 준비하는 데 수초 정도밖에 걸리지 않는 것으로 나타났습니다. LooseLeaf는 사용자가 셀을 편집하는 동안 이러한 클로저를 포함한 GPU 워커를 미리 준비합니다. 실행이 완료된 후 워커는 업데이트된 상태를 수초 내에 저장하므로, 매 셀 이후 GPU 자원을 재활용할 수 있습니다. LooseLeaf는 GPU 셀의 95~98%를 눈에 띄는 지연 없이 시작하며, 고정된 세션과 동등한 대화형 성능을 제공하고, 최신 노트북 플랫폼에 비해 GPU 시간을 32~55% 더 절감합니다.
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