AI 프로젝트를 시작할 때 반드시 한 번은 마주치는 고민이 있습니다. 바로 GPU를 직접 구매할지, 아니면 클라우드 GPU(GPUaaS)를 사용할지에 대한 것입니다.
단순한 질문처럼 생각되지만, 이 질문 뒤에는 초기 투자비용, 운영 인력, 확장 계획, 데이터 보안 등의 다양한 변수가 연결되어 있기에 선택은 단순하게 할 수 없습니다.
오늘은 이와 관련해서 직접 구매하는 방식인 온프레미스 GPU와 클라우드 자원을 활용하는 방식인 GPUaaS(GPU as a Service)에 대한 비교 내용을 공유해 드리겠습니다.
이를 통해 조직에 맞는 선택을 하시는 데 도움이 되셨으면 하는 마음이 듭니다.
그럼 비교를 하기 전에 먼저 GPUaaS와 온프레미스에 대한 개념부터 말씀드리겠습니다.
GPUaaS & 온프레미스 GPU?
* 온프레미스(On-Premise) GPU
위에서도 간략하게 말씀드렸지만, 온프레미스 방식이란 고성능 GPU 카드를 장착한 서버를 직접 구매해서 사내 데이터센터나 서버실에 설치하고 운영하는 방식을 말합니다. 하드웨어의 소유권이 조직에 있기 때문에 환경 통제권이 높지만, 그만큼 모든 책임도 조직이 져야 하는 것입니다.
* GPUaaS(GPU as a Service)
GPUaaS는 kt cloud, NCP, NHN CLOUD, AWS, Azure, GCP와 같은 클라우드 제공 업체(CSP)가 보유한 GPU 인프라를 인터넷을 통해 구독 형태로 빌려 쓰는 방식을 말하는 것입니다. 사용한 시간만큼 비용을 지불하는 방식의 요금제가 일반적이고, 월이나 연 단위 예약 할인 요금제도 제공되는 경우가 있습니다.
GPUaaS에 대한 더 자세한 내용은 아래 글을 참고해 보시기 바랍니다.
* AI 시대의 필수, GPUaaS(GPU as a Service)!
GPUaaS vs 온프레미스 GPU!
그럼 클라우드 GPU인 GPUaaS와 구매해서 사용하는 온프레미스 GPU에 대한 비교 내용을 공유해 드리겠습니다.
1. 초기 투자비용
온프레미스 GPU의 가장 큰 장벽은 바로 초기 비용입니다. NVIDIA H100의 경우 한 장의 시장 가격은 약 4,000만원 ~ 5,000만원입니다. AI 학습용 클러스터를 구성하려면 여러 개의 GPU가 필요하므로 GPU 구매비만 몇 억을 훌쩍 넘기게 됩니다. 그리고 여기에 서버 랙, 네트워킹, 전력 공급 설비, 냉각 시스템 등까지 더하면 금액은 더 커지게 되는 것입니다.
이에 비해, GPUaaS는 초기 하드웨어 구매 없이 시작할 수 있습니다. GPUaaS는 사용한 시간만큼 비용을 지불하기에 프로젝트 규모에 맞게 비용을 조절할 수 있습니다. 그렇기에 초기 스타트업 및 연구 기관이나 PoC(Proof of Concept, 개념 증명) 단계에 GPUaaS가 유리할 수 있습니다.
그렇기에 GPU 가동률 기준으로 가동률이 연중 70% 이상 지속된다면 온프레미스에 대해 고려하고, 가동률이 40% 미만이라면 GPUaaS가 훨씬 경제적일 수 있는 것입니다. 물론 이는 상황에 따라서 조금씩 차이가 있겠지만 말이죠.
2. 운영 및 유지보수 부담
온프레미스 환경에서는 하드웨어 장애 대응, 드라이버·펌웨어 업데이트, 냉각 시스템 관리, 전력 시스템 관리 등을 모두 내부 팀이 담당해야 합니다. GPU 클러스터를 안정적으로 운영하려면 시스템 엔지니어와 인프라 전문가가 상시 필요하고, 이에 대한 인건비도 무시할 수 없는 수준입니다. 그리고 운영 인력 비용은 흔히 초기 도입비에서 간과되지만, 몇 년을 기준으로 계산하면 하드웨어 구매비 못지않은 규모가 됩니다.
GPUaaS는 인프라 운영 부담을 클라우드 제공업체가 담당하게 됩니다. 하드웨어 장애 복구, 보안 패치, 네트워크 유지보수는 클라우드 제공업체의 몫인 것입니다. 그렇기에 내부 팀은 모델 개발과 서비스 운영에만 집중할 수 있어 조직의 핵심 역량 집중도가 높아질 수 있습니다.
3. 확장성 및 유연성
AI 워크로드 특성상 GPU 수요의 예측은 어렵습니다. 신규 모델 학습 시에는 GPU가 많이 필요하지만, 추론 단계나 실험 사이 기간에는 대부분이 유휴 상태가 될 수도 있습니다.
온프레미스 GPU의 경우에는 피크 수요에 맞춰 GPU를 미리 확보해야 하기 때문에, 모델 학습과 같이 GPU가 많이 필요한 시기를 제외하고는 유휴 자원이 될 수 있습니다.
GPUaaS는 필요한 시간에 필요한 만큼 GPU를 늘리거나 줄일 수 있습니다. 대규모 학습에는 GPU를 늘렸다가 학습이 끝난 후에 다시 GPU를 줄여서 사용할 수 있는 것입니다. 그리고 이런 탄력성이 바로 GPUaaS의 가장 강력한 차별점 중 하나인 것입니다.
또한 GPU 기술은 빠르게 진화하고 있습니다. 그렇기에 온프레미스로 구매한 GPU는 빠르게 구형 장비가 될 수 있습니다. GPUaaS의 경우에는 클라우드 제공업체가 인프라를 지속적으로 업그레이드하기 때문에, 별도 투자 없이 최신 GPU 아키텍처를 이용할 수도 있는 것입니다.
4. 성능과 레이턴시
순수 컴퓨팅 성능 면에서는 온프레미스와 GPUaaS 모두 동일한 GPU 하드웨어를 사용하므로 큰 차이가 없을 수 있습니다. 하지만, 네트워크 레이턴시에는 차이가 있을 수 있습니다.
온프레미스는 서버 간 통신이 내부 네트워크에서 이루어지므로 고속 인터커넥트를 자유롭게 구성할 수 있습니다. 그렇기에 초대형 LLM 학습처럼 노드 간 통신 대역폭이 극도로 중요한 경우, 잘 설계된 온프레미스 클러스터가 유리할 수도 있습니다.
물론 GPUaaS 제공업체들도 고성능 클러스터를 제공하고 있으며, 일반적인 딥러닝 학습·추론·렌더링 워크로드에서는 체감 성능 차이가 거의 없을 수 있습니다. 그렇기에 응답속도가 극도로 민감한 서비스가 아니라면 GPUaaS 성능으로도 충분할 수 있는 것입니다.
5. 데이터 보안과 컴플라이언스
금융·의료·공공 분야처럼 데이터 주권과 규제 컴플라이언스가 엄격한 산업에서는 온프레미스가 여전히 강점을 갖습니다. 그리고 민감한 데이터가 외부 클라우드로 전송되는 것 자체를 금지하는 내부 정책이나 법적 규정이 있다면, 온프레미스가 사실상 유일한 선택지일 수밖에 없습니다.
다만 최근 GPUaaS 제공업체들도 이 점을 의식해 전용 테넌트 환경, 데이터 암호화, 국내 데이터센터 리전 운영 등을 앞세우고 있습니다. 국내 규정 적용을 받는 기업이라면 국내 리전을 보유한 제공업체를 선택하거나, 프라이빗 클라우드 형태의 GPUaaS를 검토해 볼 수도 있습니다.
위에서 GPUaaS와 온프레미스 GPU에 대해서 공유해 드렸습니다. 그리고 위 내용을 바탕으로 간략하게 정리하면 다음과 같습니다.
| 항목 | GPUaaS | 온프레미스 GPU |
| 초기 투자비용 | 낮음 | 높음 |
| 운영 및 유지보수 부담 | 낮음 | 높음 |
| 확장성 및 유연성 | 높음 | 낮음 |
| 성능 및 레이턴시 | 큰 차이 없음 | 큰 차이 없음 |
| 데이터 보안 및 컴플라이언스 | 보통 | 높음 |
| 자율도 | 낮음 | 높음 |
위 내용을 보면 GPUaaS가 온프레미스 GPU보다 더 좋다는 생각이 들 수도 있지만, 이는 상황에 따라서 다르기에 잘 판단해야 합니다.
그렇기에 다음의 내용을 참고해 보시면 어떨까 합니다.
GPUaaS가 유용한 경우
* PoC·실험 단계: 아직 워크로드 규모가 불확실할 때
* 불규칙한 수요: 학습 주기가 월 1~2회처럼 간헐적일 때
* 소규모 팀: 전담 인프라 엔지니어를 두기 어려운 스타트업
* 빠른 시작: 인프라 구축 없이 즉시 AI 개발에 착수해야 할 때
* 최신 GPU 필요: 매년 새로운 아키텍처를 바로 활용하고 싶을 때
온프레미스 GPU가 유용한 경우
* 풀타임 고가동률: GPU 활용률이 연간 70% 이상 지속될 때
* 강한 데이터 규제: 금융·의료 등 외부 전송 자체가 불가한 환경
* 초대형 클러스터: 수백 장 이상의 GPU를 밀결합해야 하는 경우
* 장기 안정 운영: 3~5년 이상 동일 워크로드를 지속 운영할 계획일 때
하이브리드 방식(GPUaaS와 온프레미스 GPU 동시 활용)
두 가지 방식 중에서 무조건 한 가지 방식만 선택할 필요는 없다는 생각이 듭니다. 정기적으로 처리량이 많거나 보안에 밀접한 경우에는 온프레미스로 처리하고, 단기간 수요나 빠른 시작이 필요할 때는 GPUaaS로 유연하게 대응할 수도 있는 것이니까 말이죠.
오늘은 GPUaaS와 온프레미스 GPU에 대해서 공유해 드렸습니다.
GPUaaS와 온프레미스 GPU는 어느 쪽이 더 좋은가에 대한 것이 아니라는 생각이 듭니다. 비즈니스 목적과 상황에 잘 맞느냐가 핵심이니까요.
그렇기에 위 내용을 참고하여 현재 비즈니스에 맞는 선택을 하시는 것이 어떨까 하는 생각이 듭니다.
‘이 글은 Claude AI를 활용하여 초안을 작성하고, 사람이 직접 검수 및 수정한 글입니다.’
GPU에 대한 도움이 필요하십니까?
Didim에서는 GPUaaS 컨설팅, 구축, 운영까지의 모든 과정에 대한 서비스를 제공하고 있습니다. GPU에 대한 고민이 있으시면 언제든지 Didim에 문의해 주세요.