AI에 대한 관심이 높아지면서 AI와 같이 높은 관심을 받게 된 것이 있습니다.
바로 ‘GPU’입니다.
GPU란 Graphic Processing Unit의 약어로 그래픽 처리 장치를 말하는 것입니다. GPU는 순차적 처리를 하는 CPU(Central Processing Unit; 중앙 처리 장치)와는 다르게 병렬 처리에 특화되어 있어서 연산 처리 속도가 빠른 프로세서입니다.
GPU에 대한 더 자세한 내용은 아래 글을 참고해 보시기 바랍니다.
AI와 함께 GPU에 대한 관심이 높아진 이유는 바로 AI를 위해서는 CPU보다 더 높은 연산 처리 능력을 가진 GPU가 필요하기 때문입니다.
그렇기에 GPU를 사용해야 하는 니즈는 늘어나지만, GPU의 가격은 CPU보다 훨씬 더 높습니다.
AI 도입에 GPU는 필수이기에 비용이 들더라도 GPU를 사용할 수밖에 없지만, AI 도입에 대한 확신이 없는 상태에서 큰 비용을 들여서 AI를 도입하는 것은 부담될 수 있습니다.
이런 이유에서 GPUaaS(GPU as a Sservice)가 나오게 된 것입니다. 인프라를 서비스로 제공하는 IaaS와 같은 형식으로 말이죠.
오늘은 이 GPUaaS에 대해서 조금 더 자세히 공유해 드릴까 합니다.
GPUaaS(GPUaaS)란?
위에서도 간략하게 언급해 드렸지만, GPUaaS란 GPU as a Service의 약어로 인프라를 서비스로 제공하는 IaaS와 유사하게 GPU를 서비스로 제공하는 것입니다.
즉 GPU를 가상화하여 인터넷을 통해 제공하는 것입니다. 그리고 제공업체는 사용자 요구 사항에 따라 GPU를 할당하여 제공하고, 사용량 기반 요금제 또는 구독 플랜 등의 유연한 가격 모델도 제공합니다.
이를 통해서 GPU가 필요한 고객은 필요할 때 언제든지 신속하게 사용하고, 필요가 없어지면 바로 사용을 종료할 수 있게 되는 것입니다. 그리고 이를 통해서 비용에 대한 부담을 줄일 수 있게 됩니다.
그리고 GPUaaS를 이용하면 비용적인 부담 외에도 다양한 좋은 점들이 있습니다.
GPUaaS 이점!
GPUaaS는 GPU를 원하는 기업, 개발자, 연구원 등 다양한 분야의 인원들에게 매력적인 선택지가 될 수 있도록 여러 가지 이점을 제공합니다.
1. 비용 효율성
위에서도 간략하게 언급해 드렸지만, GPUaaS를 이용하면 효율적인 비용 관리가 가능합니다. 고객은 값비싼 GPU 하드웨어에 투자하는 대신 필요할 때만 GPU를 사용할 수 있습니다. GPUaaS에서는 사용량 기반 요금제를 제공하기에 사용량에 따라 비용을 최적화하는 데 도움이 될 수 있는 것입니다.
2. 확장성
GPUaaS를 이용하면 고객은 수요에 따라 리소스를 신속하게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 그렇기에 빠르게 변하는 환경에 신속하게 대응할 수 있고, 이를 통해서 비용도 효율적으로 관리할 수 있습니다.
3. 환경 친화성
GPUaaS에서는 기존의 미사용 리소스를 활용하기에 에너지 소비를 절감할 수 있습니다. ESG에 대한 관심이 높아지고 있는 현 시점에서 GPUaaS는 ESG에 적절한 서비스인 것입니다.
* ESG: ESG란 환경(Environmental), 사회(Social), 지배구조(Governance)의 약자로, 기업이 환경 보호, 사회적 책임, 투명하고 윤리적인 지배구조를 고려하는 경영 방식을 의미함
4. 최신성
GPUaaS 제공업체는 최신 GPU 기술을 제공할 수 있도록 노력하므로 사용자가 자체 인프라를 업그레이드하지 않아도 항상 최신 하드웨어를 사용할 수 있습니다.
5. 유연성
사용자는 인터넷 연결이 가능한 곳이라면 어디에서나 GPU 리소스에 접근할 수 있기에 원격 접근과 원활한 협력이 가능한 환경을 제공합니다.
6. 유지 및 운영 부담 감소
GPUaaS 제공업체가 하드웨어 유지 관리, 업데이트 및 물리적 보안을 담당하기에 사용자는 이에 대한 걱정 없이 자신의 업무에 집중할 수 있게 되는 것입니다.
이처럼 GPUaaS를 사용하게 되면 다양한 점에서 유용할 수 있습니다. GPUaaS가 유용하긴 하지만, GPUaaS 제공업체를 선택할 때는 여러 가지로 고려해야 할 사항들이 있습니다.
GPUaaS 제공업체 선택 시 고려 사항
위에서 언급해 드렸지만, GPUaaS 제공업체를 선택할 때는 다음과 같은 다양한 사항들에 대한 고려가 필요합니다.
1. 성능과 GPU 사양
GPUaaS 제공업체 선택 시 가장 중요한 요소 중 하나는 바로 성능과 GPU 사양입니다. 그리고 어떤 환경에서 어떤 목적으로 사용할지에 따라서 필요한 성능과 GPU 사양이 다를 수 있기에 이에 따른 확인이 먼저 선행되어야 하는 것입니다.
2. 가격 모델 및 비용 효율성
가격 모델과 비용 효율성도 중요한 고려 사항 중에 하나입니다. 공급업체에 따라 요금제가 다르기에 예산과 서비스 사용 기간에 따라 적합한 요금제 모델을 선택해야 하는 것입니다. 그리고 단순히 GPU 관련 비용만이 아니라 데이터 전송 비용, 스토리지 비용 등과 같이 숨겨진 비용에 대해서도 같이 확인할 필요가 있습니다.
3. 확장성과 유연성
GPU 리소스를 늘리거나 줄이는 것이 얼마나 용이한지와 같은 확장성과 유연성에 대해서도 확인을 할 필요가 있습니다. GPUaaS이기에 리소스를 늘이거나 줄이는 것이 온프레이스로 구축한 시스템보다는 용이하지만, 공급업체에 따라 정책이나 프로세스적으로 시간적 차이가 있을 수 있기 때문입니다.
4. 데이터 전송 및 저장 옵션
데이터 전송 및 저장 옵션도 고려할 필요가 있습니다. 대역폭과 지연 시간은 성능에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 대용량 데이터 세트를 처리할 때 더욱 그렇습니다.
5. 안정성과 가동률
비즈니스적으로 크리티컬한 애플리케이션의 경우에는 안정성과 가동률이 매우 중요합니다. 그렇기에 공급업체에서 제공하는 서비스 수준(SLA)에 대한 확인도 필요합니다. 또한 데이터 이중화 및 자동 백업 기능 등을 활용하여 예기치 않은 장애에 대한 예방도 필요할 수 있습니다.
6. 서버 보안
어느 시스템이나 마찬가지이지만 서버 보안도 아주 중요합니다. 데이터 개인정보 보호 규정 및 업계 표준을 준수해야 하고, 특히 민감한 데이터를 처리하는 경우 더욱 그렇습니다. 방화벽, 암호화, DDoS 보호와 같은 보안 기능을 통해 사이버 위협으로부터도 시스템을 보호해야 하고 말이죠.
7. 서비스 지원 및 운영
제공되는 지원 및 운영 수준은 공급업체마다 다릅니다. 업데이트, 모니터링 및 유지 관리를 처리하는 완전 관리형 서비스를 제공하는 업체도 있고, 사용자가 직접 환경을 관리해야 하는 업체도 있습니다. 그렇기에 내부 엔지니어를 보유하고 있는지 여부 등과 같은 자사의 상황에 맞는 선택이 필요할 수 있습니다.
이처럼 GPUaaS의 도입을 할 때는 다양한 고려 사항들이 있습니다. 그리고 이런 부분에 대해서 내부적으로 파악하기가 쉽지 않기에 일반적으로는 매니지드 서비스 업체들(MSP)에게 관련하여 의뢰를 하는 경우가 많습니다. 그렇게 하면 제공업체 선택, 도입, 운영까지 용이하게 해결할 수 있으니까요.
오늘은 GPUaaS에 대해서 내용을 공유해 드렸습니다.
최근 AI에 대한 관심이 높아지면서 AI 시스템을 신속하고 비용 효율적으로 도입해 보려는 기업들이 늘어나고 있습니다. 이런 상황에 가장 적합한 것이 바로 GPUaaS가 아닐까 하는 생각이 듭니다.
그렇기에 AI 시스템 구축 시 GPUaaS에 대해서도 고려해 보심이 어떨까 합니다.
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