AI 시대, GPU도 필요한 만큼 사용하세요 | GPUaaS란?

GPU도 필요한 만큼 쓸 수 있다고요?

GPUaaS(GPU as a Service)는 서버나 스토리지처럼 직접 구매할 필요 없이 GPU를 필요한 시점에 필요한 만큼 사용할 수 있는 서비스입니다. 2020년부터 AI, 딥러닝, AI 반도체 개발 속도가 빨라지며 고성능 컴퓨팅, HCI 등 GPU 자원 수요가 늘어나기 시작한 이후로 주목받고 있는데요. 이번 콘텐츠에서는 GPUaaS 등장 배경과 특징을 소개하겠습니다.

GPUaaS 등장 배경

글로벌 리서치 기업 포춘 비즈니스 인사이트에서 발간한 시장보고서에 따르면 글로벌 GPUaaS 시장 규모는 2024년부터 2032년까지의 연 평균 성장률은 35.8%가 될 것으로 보고 있습니다. GPUaaS는 AI 연구 개발과 활용에 핵심 요소가 되는 GPU를 클라우드 형태로 제공해 비용 효율성, 확장성, 관리 편의성을 제공해 시장은 더욱 커질 것으로 예측하고 있습니다. 본격적으로 GPUaaS가 등장한 배경은 무엇인지 소개하겠습니다.

하드웨어 비용의 현실적인 장벽

NVIDIA H100과 같은 고성능 GPU는 단일 장치 당 수천만 원에 달하고, 대규모 AI 프로젝트에 구축할 시스템 전체 비용은 수억에서 수십억 원에 이릅니다. 대기업이나 대형 연구 기관이 아니라면 초기 고성능 GPU 투자는 큰 리스크가 되죠.

반도체 공급망 위기와 GPU 수급 문제

2020년부터 시작된 글로벌 반도체 공급망 위기는 GPU 시장에도 큰 영향을 미쳤습니다. 코로나19 팬데믹, 생산 시설 문제 등으로 인해 고성능 GPU의 수급이 원활하지 않아 일부 AI 스타트업과 중소기업이 고성능 GPU를 확보하는 데 어려움을 겪으며 AI 개발 일정에 심각한 차질을 빚었습니다.

AI와 딥러닝의 폭발적인 성장

2020년부터 AI, 머신러닝, 딥러닝 개발 속도가 빨라지며 GPU에 대한 수요도 함께 증가했습니다. ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion과 같은 대규모 언어 학습(LLM) 및 이미지 생성 모델 등장과 복잡한 시뮬레이션 작업을 위해 고성능 GPU는 필수 요소로 자리잡았습니다.

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클라우드 중심 비즈니스 환경으로 전환

디지털 트랜스포메이션이 가속화되면서 클라우드 인프라로 전환하는 기업이 늘었습니다. 이에 따라 GPUaaS 시장도 빠르게 성장하고 있는데요. AI 워크로드 변동성이 큰 상황에서 필요에 따라 GPU 리소스를 확장하거나 축소할 수 있는 GPUaaS의 유연성은 매우 매력적인 옵션으로 떠올랐습니다.

GPUaaS 주요 기능과 특징

탄력적 자원 프로비저닝

GPUaaS에서는 모델 훈련, 추론, 데이터 처리 등 AI 프로젝트의 변동성에 맞춰 다양한 워크로드에 유연하게 대응해 필요에 따라 리소스를 확장할 수 있습니다.

비용 최적화 모델

GPUaaS 는 클라우드 요금 청구 방식인 페이-애즈-유-고(Pay-As-You-Go)를 채택하고 있어 사용한 GPU 자원에 대해서만 비용 처리가 가능해 프로젝트 규모와 예산에 맞는 세밀한 비용 관리가 가능합니다. 또한, 대규모 하드웨어 투자 없이 바로 최신의 GPU 자원을 사용할 수 있습니다.

최신 아키텍처 즉시 적용

GPUaaS 를 이용하면 서비스 제공 업체에서 지속적으로 최신 아키텍처를 적용해 인프라를 업그레이드 하여 기술적 부담과 유지보수에 투입되는 자원이 절약됩니다. 따라서 별도 프로세스 없이 업데이트가 적용된 인프라를 바로 사용할 수 있답니다.

통합 관리 및 모니터링

중앙화된 대시보드를 통해 GPU 사용량, 성능, 비용을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 워크로드 최적화, 리소스 할당, 성능 병목 현상 식별 등을 위한 상세한 분석 도구를 이용할 수 있습니다.

보안 및 규정 준수

GPUaaS에서는 엔터프라이즈급 보안 프로토콜과 데이터 보관, 접근 제어 기능을 기본으로 제공합니다. 또한 ISO, GDPR, HIPPA 등의 국제 보안 규정을 충족해 AI 모델과 수집한 데이터가 안전하게 보관되어 데이터 무결성이 침해되지 않도록 지원합니다.

멀티 클라우드 및 하이브리드 환경 지원

여러 클라우드 제공업체와 온프레미스 인프라를 통합 관리할 수 있는 유연성을 제공합니다. 워크로드의 특성에 따라 최적의 GPU 환경을 동적으로 선택할 수 있어 벤더 종속성을 극복하고 인프라 전략의 유연성을 높일 수 있습니다.

마치며

이번 콘텐츠에서는 GPUaaS의 개념과 등장 배경, 그리고 시장 성장 가능성에 대해 살펴보았습니다. 다음 콘텐츠에서는 GPUaaS의 장단점과 주요 공급 업체, 그리고 실제 활용 사례를 자세히 소개할 예정입니다. GPUaaS에 대한 더 많은 정보를 얻고 싶으시다면 다음 콘텐츠를 기대해주세요.

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