글로벌 리서치 기업인 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면, 세계적으로 GPUaaS 시장 규모는 2024년 43억 달러에서 2032년 498억 달러로 성장하며, 연평균 성장률(CAGR)은 35.8%에 달할 것으로 예측되고 있습니다.
* 포춘 비즈니스 인사이트: GPU as a Service Market Size, Share & Industry Analysis
그도 그럴 것이, AI를 도입하기 위해서는 GPU가 반드시 필요하지만, 온프레미스로 도입하기에는 GPU 서버 확보도 어렵고, 확장성도 낮고, 초기 도입 비용도 높고, 하드웨어 운영 및 관리도 어렵기에 GPUaaS에 대한 니즈가 높아질 수밖에 없다는 생각이 듭니다.
이렇게 세계적으로 시장 규모가 커지고 있는데, 과연 실제로는 어떻게 GPUaaS를 사용할까에 대한 궁금증이 있으실 수도 있다는 생각이 듭니다.
그래서 오늘은 세계 시장에서 GPUaaS를 실제로 어떤 사례에서 사용하고 있는지에 대해서 공유해 드릴까 합니다.
GPUaaS 일반적인 사용 사례
세계적으로 AI에 대한 관심도 높고 다양한 시도를 하고 있기에 다음과 같은 여러 가지 상황에서 GPUaaS를 사용하고 있습니다.
1. AI 모델 학습 및 추론
대규모 언어 모델(LLM), AI 이미지 및 동영상 생성 도구, 추천 시스템과 같은 것들은 제대로 작동하려면 상당한 GPU 처리 능력이 필요합니다. 이런 경우 조직 내에 온프레미스 형태로 도입하여 사용할 수도 있지만, 초기 도입 비용 및 확장성, 필요 GPU 예측 어려움 등으로 온프레미스보다 GPUaaS 형태의 리소스를 사용하는 것이 효율성이 좋을 수 있습니다.
물론 특정 리소스 양을 장기적으로 사용해야 하는 경우에는 온프레미스의 형태가 더 비용 효율적일 수도 있습니다.
2. 애니메이션, 렌더링, 시각 효과
렌더링이란 컴퓨터가 내부적으로 처리한 데이터를 사람이 볼 수 있는 이미지, 영상 등와 같은 최종물로 변환하는 과정으로 컴퓨팅 처리 리소스가 많이 투입되는 작업입니다. 이 경우에도 자체 인프라의 관리가 필요하지 않고 필요한 만큼만 사용할 수 있는 GPUaaS를 사용하는 것이 유용할 수 있습니다.
3. 시뮬레이션 및 데이터 분석
다양한 연구 기관들에서 진행하는 복잡한 시뮬레이션을 위해 GPUaaS를 활용할 수 있습니다. GPU를 통해서 기존 CPU로는 처리가 어려웠던 데이터 세트를 처리할 수 있게 되는 것입니다.
4. 실시간 데이터 처리 및 분석
현재와 같이 비즈니스 속도가 중요한 시점에서 실시간 데이터 처리 및 분석은 중요할 수 있습니다. 데이터 기반 의사결정을 할 때 과거의 데이터로만 판단하려면 잘못된 의사결정을 할 가능성이 높아질 수 있기 때문입니다.
이런 경우 GPUaaS를 통해 실시간 데이터 처리 파이프라인을 가속화할 수 있는 것입니다.
이 외에도 다양한 상황에서 GPUaaS를 사용할 수 있습니다.
그럼 이런 GPUaaS를 실제로 어느 산업에서 많이 사용하고, 어떻게 사용하는지에 대해서 공유해 드리겠습니다.
세계 산업별 GPUaaS 사용 현황
Global Insight Services에 따르면 세계 산업별 GPUaaS 사용 현황은 다음과 같습니다.
<이미지 소스: Global Insight Services>
그리고 사용 순위는 (1) 게임 -> (2) 디자인 & 제조 -> (3) 자율 주행 -> (4) 헬스케어 -> (5) 건설 및 부동산 순으로 조사되었습니다.
1. 게임(Gaming)
산업 분야별로 GPUaaS 시장에서 게임 분야가 32.2%를 차지하며 선두를 차지하고 있습니다. GPUaaS 시장에서 게임 분야의 점유율이 큰 이유는 클라우드 게임 플랫폼을 통해 다양한 기기에서 고품질 게임 경험에 대한 수요가 급증했기 때문입니다.
그리고 이를 통해 그래픽 렌더링이 GPUaaS를 통해 처리되고 사용자에게 스트리밍되기 때문에 사용자의 기기 하드웨어의 영향을 덜 받을 수 있게 되는 것입니다.
이에 대한 예로, NVIDIA의 GeForce NOW와 같은 플랫폼을 들 수 있습니다. 이 서비스는 사용자의 기기 사양과 관계없이 고사양 PC 게임을 클라우드 서버에서 스트리밍으로 즐길 수 있게 해주는 게임 서비스입니다.
2. 디자인 & 제조(Design & Manufacturing)
디자인 및 제조 분야는 제품 아이디어 구상부터 최종 생산에 이르기까지 전체 수명 주기를 말하는 산업 영역입니다.
이런 전체 수명 주기에서 GPUaaS를 사용할 수 있는 영역이 많이 있습니다. 제품 설계 후 시안 렌더링부터 생산 공정 및 품질 검사까지 전방위적으로 활용하고 있는 것입니다.
그리고 이 제조 분야에서 ‘예지보전(Predictive Maintenance)’이란 개념에 AI를 적용하고 GPUaaS를 사용하려는 사례가 늘어나고 있습니다.
예지보전이란 설비에 부착된 센서나 IoT 장비를 통해 실시간 데이터를 수집 및 분석하고, 설비의 고장 시점과 남은 수명을 예측하고 가장 적절한 시점에 유지보수를 수행하는 기술입니다. 그리고 이를 통해 계획되지 않은 가동 중단 및 예상치 못한 유지 보수 비용 발생을 최소화할 수도 있게 되는 것입니다.
3. 자율 주행(Automotive)
자율 주행이란 운전자의 조작 없이 자동차 스스로 주변 환경을 인식하고 판단하며 목적지까지 안전하게 주행하는 기술을 말하는 것으로, 여기에는 센서, GPS, 인공지능 등의 기술이 융합되어 적용됩니다.
자율 주행의 경우 자동차라는 엣지 레이어의 AI도 중요하지만, 교통 상황이나 주변 객체 인식 등과 같이 개별 자동차만이 아닌 전체적인 정보의 처리도 중요하고, 이 경우에 GPUaaS를 사용할 수 있습니다.
이에 대한 사례로는, 센서 퓨전 데이터 병렬 학습, 실시간 객체 인식, 3D 주행 시뮬레이션 등을 들 수 있습니다.
4. 헬스케어(Healthcare)
헬스케어 분야에서도 GPUaaS를 많이 사용합니다.
최신 CT 스캐너의 복잡한 수학적 변환, MRI 정보 처리, 실시간 MRI 정보 처리, 의료 정보 및 이미지/영상 처리 등 다양한 상황에서 사용할 수 있습니다.
그리고 이를 통해서 처리 속도나 정확도도 높아졌다는 다음과 같은 조사 결과도 있습니다.
* https://cyfuture.ai/blog/gpu-as-a-service-in-healthcare
5. 건설 및 부동산(Real Estate & Construction)
건설 및 부동산 분야의 GPUaaS 사용 비율은 5위로 그리 높지는 않습니다. 하지만, Global Insight Services에 따르면 이 시장의 잠재력은 높아 다른 분야보다 더 성장률이 높을 것이라고 합니다.
그도 그럴 것이 이 분야와 관련해서 부동산 가치 평가 및 투자 분석, 가상 투어 및 증강 현실, 자동 서류 검토 및 처리, 시장 조사 및 부지 선정, 건물 정보 모델링 및 3D 모델링, 유체 역학이나 열 전달 분석 등과 같은 물리적 시뮬레이션, 건물 및 인테리어를 위한 생성형 디자인, 건설 로봇 공학 등 다양한 상황에서 사용할 수 있기 때문입니다.
그리고 위 사례 외에도 다양한 분야 및 상황에서 GPUaaS를 사용하고 있고, 앞으로 계속해서 영역과 사례가 확장되어 나갈 것입니다.
AI 시스템에는 GPU가 필수입니다. 하지만, 온프레미스로 도입하기에는 GPU 서버 확보도 어렵고, 확장성도 낮고, 초기 도입 비용도 높고, 하드웨어 운영 및 관리도 용이하지 않을 수 있습니다.
그렇기에 GPU에 대한 니즈가 있을 때 온프레미스만이 아닌 GPUaaS를 사용하는 옵션도 같이 고려해 보시면 어떨까 합니다.
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