VESSL이 VESSL Cloud로 다시 태어납니다.

VESSL이 VESSL Cloud로 새롭게 돌아왔습니다. 이제 인프라 운영에 힘 쏟지 않으셔도 돼요. 필요한 순간에 고성능 GPU를 바로 확보해 실험과 학습에만 집중할 수 있습니다.

왜 VESSL Cloud를 만들었나요?

VESSL은 원래 MLOps 플랫폼이었습니다. 실험 추적, 모델 배포, 파이프라인 관리 등 ML 워크플로우 전반을 돕는 서비스였죠. 수백 개 팀과 함께 일하면서 저희가 깨달은 게 있어요.

"수많은 고객사들과의 대화에서 하나의 패턴을 발견했습니다. 진짜 병목은 MLOps 플랫폼 보다도 GPU 인프라 자체였다는 것. 좋은 GPU를 빠르게 확보하고, 환경 설정 없이 바로 실험을 시작할 수 있다면 그게 AI 팀에게 가장 큰 가치라는 걸 알게 됐습니다." — VESSL AI 안재만 대표

그래서 저희는 MLOps 플랫폼에서 GPU-as-a-Service(GPUaaS)로 완전히 방향을 바꿨습니다. 단순히 제품 이름을 바꾼 게 아니에요. GPU를 더 빨리 확보하고, 반복 실험을 더 쉽게 할 수 있도록 제품을 처음부터 다시 만들었습니다.

그럼 VESSL Cloud가 어떻게 달라졌는지, 왜 지금 써야 하는지, 어떤 문제를 해결해 줄 수 있는지 차근차근 알려드릴게요.

한눈에 보는 변화

• GPUaaS 중심: 인프라 운영에 신경 쓸 필요 없는 “바로 쓸 수 있는 GPU 자원 공급”에 집중했어요.
• Workspace 중심: 모델 연구/학습에 딱 맞는 연구 환경을 만들었어요.
• 컴퓨팅-스토리지 분리: GPU(연산)와 저장 공간이 따로 운영될 수 있도록 했어요. 작업을 멈추면 GPU는 동작 중지되고 저장 공간만 유지되니까, GPU를 안 쓰는 동안엔 스토리지 비용만 나가요.

안내사항

• 새로운 GPU 클라우드는 VESSL Cloud에서 바로 시작할 수 있어요.
• 기존 VESSL 플랫폼도 계속 사용하실 수 있습니다.
• 데이터나 워크로드를 옮겨야 한다면 support@vessl.ai로 알려주세요.

대규모 GPU가 필요하신가요? 아래 라인업을 기준으로 상담해 드려요.

• A100/H100/B200: 사용 및 견적 문의 → 링크

어떻게 동작하나요?

복잡한 GPU 인프라, 신경 쓰지 마세요. VESSL Cloud가 알아서 처리해 드려요.

• 빈틈없는 GPU 연결(Fluid Computing): 한국, 미국, 유럽... 전 세계 최적의 GPU를 찾아 연결, 공급해요. 한 곳이 꽉 차도 알아서 다른 곳을 찾아 연결해 끊김 없는 학습을 도와요.
• 알아서 척척, 자동 운영: 자원 할당부터 확장, 장애 대응까지 시스템이 다 해요. 복잡한 쿠버네티스 설정이나 YAML 파일, 몰라도 괜찮아요.
• 준비된 개발 환경: PyTorch, CUDA 등 필요한 건 다 담아뒀어요. 커스텀 이미지도 쓸 수 있어요.
• 1분 만에 접속 완료: JupyterLab으로 바로 코딩하거나, SSH로 VS Code에 연결해 쓰세요.
• 빠르고 안전한 저장소: GPU를 꺼도 데이터는 안전해요. 임시 저장소와 영구 저장소로 분리해 관리할 수 있어요.

무엇이 달라졌나요?

단순히 이름만 바꾼 게 아니에요. GPU를 더 빨리 얻고, 반복 실험을 더 쉽게 하도록 제품을 완전히 다시 만들었어요.

1. 인프라 관리, 이제 그만

직접 클라우드를 붙여서 운영(BYOC)할 필요 없어요. 클릭 한 번으로 바로 쓰는 완전 관리형 GPU 클라우드(GPUaaS)니까요. A100, H100을 지금 바로 써보세요. (B200도 곧 만날 수 있어요!)

✅ 좋아진 점: 인프라 대신 모델에만 집중하세요. 며칠 걸리던 준비가 몇 분이면 끝나요.

2. 설정 없이 바로 시작

CUDA 드라이버, 프레임워크, 라이브러리 의존성... 복잡한 설정 때문에 머리 아프셨죠?

VESSL Cloud는 이 모든 과정을 없앴어요. JupyterLab과 주요 ML 라이브러리가 포함된 이미지를 제공하니까, "내 컴퓨터에선 되는데…" 하는 문제 없이 언제나 같은 환경에서 작업할 수 있어요.

3. 끊김 없는 연구 환경(Workspace)

AI 개발은 실험과 수정의 반복이죠. Workspace는 이 흐름을 방해하지 않아요.

• Pause & Resume: 작업하다 언제든 멈추세요. 파일과 환경은 그대로 두고, 나중에 Resume으로 바로 이어갈 수 있어요.
• 유연한 확장: A100으로 시작했다가 H100이 필요해졌나요? 환경을 다시 만들 필요 없이 스펙만 바꾸면 돼요.
• 비용 절약: GPU는 쓸 때만 비용을 내세요. 멈춰있는 동안엔 스토리지 비용만 나가요.

4. 팀을 위한 공유 스토리지

팀원들과 더 편하게 협업하세요.

• 팀 공유 볼륨: 같은 팀원들과 데이터를 쉽게 나누고 쓸 수 있어요.
• 데이터 안전 보관: Workspace를 멈춰도 데이터는 안전해요.
• 객체 스토리지 연동: 데이터셋과 모델 결과물도 체계적으로 관리할 수 있어요.

5. 쓰던 도구 그대로

손에 익은 도구로 편하게 작업하세요. SSH 키만 있으면 돼요.

• JupyterLab: 설정 없이 바로 켜서 쓰세요.
• SSH 기반 IDE 연결: VS Code Remote-SSH 처럼 익숙한 IDE를 그대로 연결해 쓸 수 있어요.

6. 믿을 수 있는 보안

VESSL AI는 SOC 2 Type II 인증을 받았어요. 기업 수준의 보안과 감사 로그를 지원해요. 더 자세한 보안 내용이 궁금하다면 영업팀에 문의해 주세요.

왜 지금 VESSL Cloud일까요?

GPU 구하기는 점점 어려워지고, 모델은 점점 커지고 있죠. VESSL Cloud는 이런 문제를 해결하기 위해 태어났어요.

• 기다림 없는 GPU: 필요할 때 바로 시작하세요.
• 시행착오 없는 환경 설정: 세팅하느라 시간 낭비하지 마세요.
• 합리적인 비용: 실험 속도를 늦추지 않는 과금 방식을 도입했어요.
• 탄탄한 기본기: 팀 단위 작업도 문제없어요.
• 확실한 결과물: 추론까지 한 번에 끝내세요.

GPU 라인업 & 가격

• 1분 단위 과금: 1시간 단위가 아니에요. 1분 단위로 계산해서 짧은 실험도 부담 없이 할 수 있어요.
• 합리적인 가격: H100 기준 $2.39/hr, 쓴 만큼만 내세요.
• 위 가격은 온디맨드 기준이에요. RI는 별도 문의 주시면 응대해드립니다.
  • 온디맨드란? 필요할 때 사용하고 사용한만큼만 비용을 지불하는 방식이에요.

GPU 수요는 폭발적으로 늘고 있지만, 확보는 점점 어려워지고 있습니다. 직접 GPU 클러스터를 구축하자니 초기 비용과 운영 부담이 크고, 대형 클라우드(AWS, GCP)를 쓰자니 세팅이 복잡하고 비용 예측이 어렵죠.

누가 쓰면 좋나요?

이런 팀이라면 VESSL Cloud가 큰 도움이 될 거예요.

• AI 리서치/엔지니어링 팀: 반복 실험과 파인튜닝, 대규모 학습을 빠르게 해야 한다면.
• 스타트업/프로덕트 팀: 인프라 관리 인력은 부족하지만 GPU는 꼭 필요하다면.
• 엔터프라이즈 팀: 복잡한 구축 없이 빠르게 PoC를 해보고 싶다면.

무엇을 할 수 있나요?

GPU가 필요한 모든 AI 개발 작업에 딱 맞아요.

• LLM, VLM, VLA 등 AI 모델 파인튜닝 및 대규모 학습
• 비전/멀티모달 모델 학습
• 배치 추론 및 실험 반복
• Jupyter/SSH 기반의 개발 워크플로우

지금 바로 시작해보세요

백문이 불여일견, 직접 써보는 게 가장 빠르겠죠?

• VESSL Cloud에서 지금 바로 워크스페이스를 만들어보세요.
• 생성부터 접속, 비용 최적화까지 궁금한 점은 아래 가이드에서 확인할 수 있어요.
• 기업 고객이신가요? biz-kr@vessl.ai로 간단한 소개 사항과 함께 메일 주시면 크레딧을 드려요.

📎 How To Use VESSL Cloud

VESSL Cloud는 AI 팀이 “GPU 구하는 시간”을 “모델을 개선하는 시간”으로 바꾸기 위해 만들었습니다.

앞으로도 여러분에게 가장 필요한 가치를 고민하며, 더 좋은 플랫폼을 만들어 가겠습니다.