GPUaaS (GPU-as-a-Service) 개념 부터 도입시 고려할 점까지 총정리

GPUaaS(GPU-as-a-Service)가 무엇인지 소개해 드리기 전에 그 기본이 되는 GPU 뜻, GPU와 CPU 차이점에 대해 먼저 알려드릴게요.

GPU 뜻

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

많은 사람들이 GPU 뜻을 단순히 그래픽 카드로 알고 있지만, 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 뜻과 특징의 차이를 비교해 보자면, CPU는 순차적으로 작업을 처리하는 직렬 처리에 특화되어있는 반면 GPU는 그래픽 처리에 특화된 장치로, 병렬 처리에 매우 강합니다.

AI 인프라에 왜 GPU가 핵심이 되었나요?

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 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.

GPUaaS란?

GPUaaS(GPU as a Service)란 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

GPUaaS란 무엇인지 설명할때 빠질 수 없는 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.

비용 최적화

GPUaaS는 구독 형태로 대여하는 서비스로 대규모 하드웨어 투자를 할 필요 없이 바로 최신의 GPU를 사용할 수 있습니다. 특히 GPU 자원 사용량에 대해서만 비용 처리가 가능하기 때문에 예산과 비용 관리에 용이합니다.

성능 최적화

GPUaaS는 멀티 클라우드와 인프라를 통합하여 관리할 수 있어 인프라 전략의 유연성을 높여줄 뿐만 아니라, 서비스는 GPU의 성능을 최대한 발휘할 수 있도록 서버를 최적화하고 네트워크 대역폭을 확보합니다.

GPUaaS 도입시 고려할 점

• 나중에 다른 인프라로 변경 또는 확장 시 워크플로우 전환이 용이한가?
• 연구팀의 학습, 추론과 서비스 배포도 일관되게 제공하는가? 재교육 비용이 발생하는가?
• 시작 비용이 합리적이고 부담이 없는가?
• 사용방식에 따라 vGPU, 예약 인스턴스(RI) 등의 선택지가 있는가?

VESSL AI의 GPUaaS 서비스 소개

VESSL AI는 GPUaaS를 제공할 뿐만 아니라, AI 실험 전과정을 자동화하고 최적화하는 MLOps/LLMOps 플랫폼을 제공하고 있습니다. 복잡한 인프라 구성 없이도 코드 실행부터 학습, 배포까지 손쉽게 수행할 수 있습니다.

주요 특징

• 하드웨어부터 OS, Driver, Network 보안까지 VESSL이 전담하는 Managed 서비스입니다.
• 예약이나 스케줄 조정 없이, 필요할 때 바로(On-demand) 고성능 GPU를 할당받아 실험을 시작할 수 있습니다.
• ML-Optimized Environment: 손쉽게 환경이 준비되고, custom image를 활용해 이미 사용 중인 개발 환경을 그대로 재현할 수도 있습니다.
• Zero Setup : JupyterLab, VS Code, Terminal이 내장된 환경을 웹 브라우저와 SSH로 즉시 연결하여 사용 가능합니다.

AWS, GCP와 같은 하이퍼스케일러 대비 간편한 설정과 투명한 비용구조를 가지고 있습니다. 또한

가상머신(VM)만 제공하는 형태가 아니라, 드라이버 호환성 체크나 보안 세팅 등에 신경 쓰지 않고 연구에만 몰입할 수 있습니다.

VESSL AI의 GPUaaS 서비스에 관심이 있다면 문의해 주세요!