AI 개발에 필수인 GPU 뜻부터 GPUaaS 도입시 고려할 점까지

GPU 뜻

GPU란 Graphics Processing Unit(그래픽 처리 장치)의 약자로, 컴퓨터에서 그래픽이나 영상을 처리하는데 사용되는 칩을 뜻합니다. 흔히 영상을 보거나 게임을 하는 것 조차 순식간에 GPU가 많은 이미지와 영상들을 처리해 가능하게 만드는 것 입니다.

최근 GPU가 빠른 속도로 동시에 여러 작업을 처리할 수 있는 장점을 살려 AI나 머신러닝 같은 복잡한 작업에 쓰이기 시작했습니다. 예를 들어 AI 모델을 훈련할때 대용량의 데이터를 빠르게 계산할때 사용하죠.

GPU와 CPU 차이점

CPU(Central Processing Unit, 중앙 처리 장치)는 활용 분야 측면에서 컴퓨터의 프로그램 실행, 문서 편집, 인터넷 사용 등 일상적인 작업에 사용됩니다. 반면 GPU는 수천 개 코어로 대규모 연산을 병렬로 수행해 AI 모델 학습과 추론 속도를 획기적으로 향상시키는 '가속기' 역할을 담당합니다.

설계 목적 및 처리 방식 측면에서 CPU와 GPU의 차이를 비교해 보자면, CPU는 순차적으로 작업을 처리하는 직렬 처리에 특화되어있는 반면 GPU는 그래픽 처리에 특화된 장치로, 병렬 처리에 매우 강합니다.

AI 인프라와 GPU

GPU는 병렬 처리 능력 덕분에 AI 인프라의 핵심 하드웨어가 되었는데요, 한번에 몇 개의 연산만 처리할 수 있는 CPU와 달리 수천 개의 연산을 동시에 수행할 수 있다는 점에서 AI에 필수적입니다.

GPU가 AI에 필수적인 이유:

빠른 학습 속도: 대규모 데이터를 단시간에 처리
복잡한 모델 지원: 딥러닝, 트랜스포머 모델 등 고도화된 AI 알고리즘 실행
에너지 효율: 대체적으로 CPU보다 적은 전력 소모

이때 GPU 관리는 AI 인프라의 핵심 요소인 만큼 관리가 중요합니다.

GPU 관리

GPU 관리의 필요성

1. 높은 가격

GPU가 고가의 자원인 만큼 효율성을 최대화하는 것이 중요합니다.

2. 자원 배분의 복잡성

여러 작업을 같이 진행할 때 여러 팀이나 프로젝트에 GPU를 효율적으로 나누는 것이 중요합니다. 자칫 자원 분배를 잘못하면 시간적 효율성과 자원의 잠재성을 놓칠 수 있습니다.

3. AI 모델의 학습과 추론 속도에 대한 영향

GPU가 비효율적으로 활용될때 AI 모델의 학습이나 추론 속도가 느려져 시장에 대한 대응 능력에도 영향을 끼칠 수 있습니다.

GPU를 효율적으로 관리하는 법

GPU 파티셔닝 (GPU Partitioning)

GPU 파티셔닝이란, 하나의 GPU를 여러 인스턴스로 분할해, 동시에 다양한 작업을 실행할 수 있도록 하는 기술입니다. 대표적으로 NVIDIA의 MIG(Multi-Instance GPU) 기술이 있습니다. 즉, GPU를 작게 나누어 동시에 다양한 작업에 할당하여 활용도를 극대화합니다.

GPU 클러스터링 (GPU Clustering)

GPU 클러스터링이란, 여러 대의 GPU를 네트워크로 연결해, 대규모 연산을 병렬로 처리할 수 있도록 구성한 인프라 구조입니다. 딥러닝 학습과 같은 고성능 작업에서, 각 GPU가 하나의 연산 작업을 분산해 처리할 수 있도록 하며, 이를 위해 분산 처리 프레임워크가 사용됩니다. 이 구조는 데이터 병렬 또는 모델 병렬 방식으로 확장 가능한 분산 학습을 가능하게 합니다. 이를 통해 작은 규모의 GPU 인프라도 대형 프로젝트에 사용할 수 있게 됩니다.

GPU 모니터링 (GPU Monitoring)

GPU 모니터링이란, 실시간으로 GPU 상태를 보고 이상을 감지하는 과정입니다. 모니터링을 통해 GPU의 온도 정상 범위, 메모리 점유율, 전력 소모량 등을 지속적으로 확인합니다.

GPU 스케줄링 (GPU Scheduling)

GPU 스케줄링이란, 여러 사용자나 작업(Job)이 제한된 GPU 자원을 공정하고 효율적으로 사용할 수 있도록 리소스를 우선순위나 조건에 따라 배분하는 기술 또는 정책을 말합니다.

GPUaaS란?

GPUaaS(GPU as a Service)는 클라우드 환경에서 GPU 리소스를 온디맨드나 예약 인스턴스(Reserved Instance, RI) 방식으로 제공하는 서비스로, 사용자는 물리 장비를 구매하거나 유지 관리할 필요 없이 즉시 고성능 컴퓨팅 리소스를 활용할 수 있습니다.

GPUaaS의 주요 특징과 이점

접근성 향상

GPUaaS의 주요 특징은 접근성이 향상된다는 점입니다. 즉, 서비스를 제공하는 업체측에서 지속적으로 업그레이드 하기 때문에 비용과 자원을 절약할 수 있습니다. 또한 최신 GPU 모델(NVIDIA A100, H100 등)을 제공하여 로컬 환경에서는 구축하기 어려운 고성능 인프라를 대여해 손쉽게 이용할 수 있습니다.