GPU는 요즘 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 오늘은 GPU 클라우드 서버에 대해 이야기해 보겠습니다.
GPU가 왜 그렇게 인기가 있을까? CPU가 왜 뒤처지고 있을까?
간단히 말해서, GPU와 CPU는 두 가지 다른 유형의 컴퓨터 프로세서입니다.
우리는 모든 프로세서가 산술 논리 장치(ALU), 제어 장치, 캐시의 세 부분으로 구성되어 있다는 것을 알고 있습니다. CPU는 한 번에 하나의 작업을 처리하는 데 더 나은 반면, GPU는 여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. 어떤 사람들은 작업을 하나씩 순서대로 수행하는 데 능숙한 반면, 다른 사람들은 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 것과 마찬가지입니다.
두 가지의 차이점을 간단하게 설명하기 위해 비유를 들어보겠습니다. CPU는 경주용 오토바이와 같고, GPU는 버스와 같습니다. 두 가지 모두의 임무가 한 사람을 위치 A에서 위치 B로 보내는 것이라면 CPU(오토바이)가 확실히 더 빨리 도착할 것입니다. 그러나 100명을 위치 A에서 위치 B로 보낸다면 GPU(버스)는 한 번에 더 많은 사람을 수송할 수 있으므로 100명을 수송하는 데 걸리는 시간이 단축됩니다.
간단히 말해서, CPU는 한 번에 더 빠르게 작업을 실행할 수 있지만, 많은 수의 반복적인 작업 부하가 필요할 때(예: 행렬 연산: (A*B)*C) GPU의 이점이 더 커집니다. 따라서 CPU가 단일 전달 시간이 더 빠르지만, 이미지 처리, 애니메이션 렌더링, 딥 러닝 및 많은 반복 작업이 필요한 다른 작업 부하를 처리할 때 GPU의 이점이 더 커집니다.
요약하자면, CPU는 단일 작업을 처리하는 데 능숙합니다. GPU는 병렬 처리에 매우 능숙하여 계산 집약적인 애플리케이션에도 이상적입니다. 오늘날 GPU는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 같은 워크로드에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
GPU 클라우드 서버란?
컴퓨팅 수요가 증가함에 따라, 특히 딥 러닝, 그래픽 렌더링과 같은 고화질 비전과 복잡한 작업이 필요한 애플리케이션의 경우 더욱 강력한 리소스에 대한 필요성이 높아지면서 GPU 기술이 발전하게 되었습니다.
오늘날, 많은 기업과 개인의 서비스는 GPU 컴퓨팅 없이는 할 수 없습니다. GPU는 희귀한 상품이 되었고, 이러한 GPU 하드웨어의 내부 관리가 비용이 많이 들고 복잡합니다.
GPU 기술이 급속히 발전함에 따라 클라우드 기반 GPU는 매력적인 대안으로 떠올랐습니다. 클라우드 기반 GPU는 유지 관리 문제나 높은 사전 비용 없이 최신 GPU 사용에 대한 액세스를 제공합니다.
GPU 클라우드 서버
GPU 클라우드 서버는 GPU를 기반으로 한 빠르고 안정적이며 탄력적인 클라우드 컴퓨팅 서비스로, 주로 딥 러닝 훈련/추론, 그래픽 및 이미지 처리, 과학적 컴퓨팅과 같은 시나리오에 사용됩니다. GPU 클라우드 서버는 표준 CVM 클라우드 서버와 동일한 편리하고 빠른 관리 방법을 제공합니다.
또한, GPU 클라우드 서버는 강력한 컴퓨팅 성능으로 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하여 사용자의 컴퓨팅 부담을 효과적으로 덜어주고, 비즈니스 처리 효율성과 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다.
간단히 말해서 GPU 클라우드 서버는 GPU 컴퓨팅을 제공할 수 있는 클라우드 서비스입니다. 과거에는 GPU를 직접 구매하고, 집을 직접 짓고, 집에 누수가 있는지, 하수도가 막히지 않는지 관리해야 했습니다... GPU 클라우드 서버를 사용하면 더 이상 이런 걱정을 할 필요가 없습니다. 전담 하우스키퍼가 관리해 주므로 GPU의 컴퓨팅 파워를 사용하여 안정적으로 비즈니스를 운영할 수 있습니다.
게다가 만족스럽지 않다면 언제든지 떠날 수 있습니다. 이것이 GPU 클라우드 서버를 사용하는 좋은 측면입니다.
GPU 클라우드 서버를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?
현재 국산 GPU는 NVIDIA, AMD, Intel 등의 회사에서 제조하고 있으며, 컴퓨터실의 개인 및 기업 시스템에 직접 설치되는 하드웨어를 설계하고 생산합니다.
GPU 클라우드 서버를 제공할 수 있는 서비스 제공업체로는 Alibaba Cloud, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 등이 있으며, 이를 통해 고객은 AI/ML 작업을 위해 필요에 따라 GPU를 임대할 수 있습니다.
다음 요소에 따라 두 가지가 어떻게 다른지 자세히 살펴보겠습니다.
| 매개 변수 | 물리적 GPU | GPU 클라우드 서버 |
| 인프라 | GPU 하드웨어의 물리적 설치 및 관리가 필요합니다. | 클라우드 서비스 제공업체가 호스팅 및 관리하므로 물리적 하드웨어 설정이 필요하지 않습니다. |
| 확장성 | 제한된 확장성 물리적 하드웨어 구매 및 업그레이드가 필요합니다. | 수요에 따라 쉽게 확장 가능 |
| 비용 | 하드웨어에 대한 초기 투자가 많고 유지 관리 비용도 많이 듭니다. | 유연한 청구 방법, 사전 하드웨어 비용 없음 사용량에 따른 종량제 가격 책정 |
| 성능 제어 | 성능 튜닝 및 시스템 최적화에 대한 전체 제어 | 공급자의 인프라에 따라 최적화되었으며 사용자 정의에 대한 몇 가지 제한이 있습니다. |
| 업그레이드 | 물리적 하드웨어의 수동 업그레이드 또는 교체가 필요합니다. | 클라우드 공급자의 자동 하드웨어 업데이트 |
| 유지보수 | 사용자는 하드웨어 및 냉각 시스템의 유지 관리를 책임집니다. | 사용자에게 유지 관리가 필요하지 않으며 공급자가 관리합니다. |
| 접근 용이성 | 로컬 사용으로 제한됨(원격 데스크톱 소프트웨어나 가상 사설망을 통해 액세스하는 경우 제외) | 인터넷 연결이 되어 있는 곳이라면 어디서든지 접근이 가능하며, 여러 사용자가 리소스를 공유할 수 있습니다. |
| 설치 시간 | 물리적 설치 및 구성을 포함하는 시간 소모적인 설정 | 빠른 설정 설치할 물리적 구성 요소 없음 |
| Data 개인정보보호/보안 | 데이터 저장 및 보안에 대한 완전한 제어 제공 물리적 보안 및 암호화를 보장하기 위한 추가 조치가 필요합니다. | 클라우드 제공자의 보안 프로토콜에 대한 의존성 데이터 규정 및 암호화 준수 보장 |
현재 일부 사용자는 여전히 로컬 GPU를 선택하지만 GPU 클라우드 서버의 인기는 증가하고 있습니다. 이는 온프레미스 GPU가 일반적으로 사용자 지정 설치, 관리, 유지 관리 및 최종 업그레이드에 대한 사전 비용과 시간이 필요하기 때문입니다.
반면, 클라우드 플랫폼에서 제공하는 GPU 인스턴스는 이러한 기술적 작업 없이 사용자가 저렴한 가격으로 서비스를 사용하기만 하면 됩니다. 이러한 플랫폼은 GPU를 사용하여 계산을 수행하고 GPU 인프라를 관리하는 데 필요한 모든 서비스를 제공합니다. 또한, 값비싼 업그레이드에 대한 책임은 고객에게 맡겨지지 않으며, 고객은 추가 비용 없이 새로운 머신이 출시됨에 따라 머신 유형을 전환할 수 있습니다.
이를 통해 로컬 GPU를 자체 관리하는 데 필요한 기술적 프로세스가 사라지고 사용자는 비즈니스 전문 지식에 집중하여 비즈니스 운영을 간소화하고 생산성을 높일 수 있습니다.
게다가 GPU 클라우드 서버를 사용하면 시간을 절약할 수 있으며, 현장 인프라에 투자하고 유지하는 것보다 비용 효율적일 때가 많습니다. 이를 통해 스타트업은 이러한 컴퓨팅 리소스를 구축하고 관리하는 데 필요한 자본 지출을 GPU 클라우드 서버를 사용하는 운영 비용으로 전환하여 딥 러닝 인프라를 구축하기 위한 임계값을 낮출 수 있습니다.
물론 클라우드 플랫폼은 데이터 마이그레이션, 접근성, ML 프레임워크, 데이터베이스, 언어(예: Python, R 또는 Java), 스토리지, 보안, 업그레이드, 확장성, 협업, 제어, 걱정 없고 효율적인 컴퓨팅을 위한 지원 등의 다른 기능도 제공합니다.
전문가 조직의 예측에 따르면, GPU 클라우드 서버 시장 규모는 3.16년 2023억 25.53만 달러에서 2030년 XNUMX억 XNUMX만 달러로 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 변화는 시장에서 GPU 클라우드 서버를 점진적으로 인식하고 있음을 보여줍니다.
GPU 클라우드의 적용 시나리오는 무엇입니까?
GPU 클라우드의 많은 이점을 나열했는데, 어떤 애플리케이션 시나리오가 GPU 클라우드 서버를 선택하는 데 적합할까요?
- 데이터 과학자 및 머신 러닝 엔지니어
데이터 과학자나 머신 러닝 엔지니어라면 GPU 클라우드 컴퓨팅이 가장 좋은 친구입니다. 방대한 데이터 세트로 딥 러닝 모델을 훈련하려고 한다고 상상해보세요. GPU가 없다면 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 하지만 GPU가 있다면 이 모든 데이터를 기록적인 시간 내에 처리할 수 있습니다. 데이터 요구에 맞는 슈퍼 엔진을 갖는 것과 같습니다.
또한 GPU는 복잡한 알고리즘과 시뮬레이션을 실행하는 데 적합합니다. 따라서 모델 학습 속도를 높이거나 빅데이터를 더 빠르게 이해하려면 GPU 클라우드 서버가 게임 체인저가 될 것입니다.
- AI 및 딥러닝 연구자
AI와 딥 러닝 분야에서 일하는 연구자들은 그들의 작업이 얼마나 까다로운지 알고 있습니다. 신경망을 훈련하고 시뮬레이션을 실행하려면 일반적으로 많은 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 여기서 GPU 클라우드 서버가 등장합니다. 딥 러닝 GPU 클라우드 서버의 방대한 병렬 처리 파워로 연구 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.
여러 실험을 동시에 진행해도 막히지 않는다고 상상해보세요. 마치 강력한 기계로 가득 찬 실험실이 있지만, 모든 물리적 하드웨어는 없는 것과 같습니다. 그렇게 하면 흥미로운 부분, 즉 새로운 통찰력과 혁신을 발견하는 데 집중할 수 있습니다.
- 게임 개발자
게임 개발자에게 GPU 클라우드 서버는 꿈을 실현할 수 있습니다. 그래픽이 많은 게임을 개발하고 테스트하는 것은 하드웨어에 매우 부담이 될 수 있습니다. GPU는 고품질 그래픽을 렌더링하고 복잡한 게임 물리를 실행하는 데 필요한 모든 작업을 수행합니다.
더 이상 로컬 하드웨어에 제한받지 않고 GPU 클라우드 서버를 활용하여 놀라운 비주얼과 매끄러운 성능으로 게임을 개발할 수 있습니다. 팀의 모든 개발자가 공유할 수 있는 최첨단 그래픽을 갖는 것과 같습니다.
- 비디오 편집자 및 애니메이터
비디오 편집자와 애니메이터는 고해상도 영상과 복잡한 효과를 사용합니다. 이를 렌더링하는 데는 표준 CPU에서 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. GPU 클라우드 서버는 강력한 병렬 처리 기능을 통해 렌더링 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
비디오 제작에 터보차저를 달아 비디오를 더 빨리 렌더링하고 처리할 수 있고, 최종 제품을 더 빨리 고객이나 시청자에게 제공할 수 있다고 상상해보세요. 비디오 편집과 애니메이션 분야에서 진정한 생산성 향상제입니다.
- 재무 분석가
실시간 거래, 위험 관리 및 복잡한 재무 모델을 다루는 재무 분석가는 GPU 클라우드 서버가 매우 유용하다는 것을 알게 될 것입니다. GPU는 방대한 계산을 빠르게 수행할 수 있으며, 이는 실시간 분석 및 의사 결정에 중요합니다.
모델이 계산하는 데 오랜 시간이 걸리는 대신, 더 빠른 결과를 얻고 시기적절한 결정을 내릴 수 있습니다. 빠르게 움직이는 금융 세계에서 앞서 나가는 데 도움이 되는 슈퍼 계산기를 갖는 것과 같습니다.
- 생물정보학 분야의 엔지니어 및 과학자
생물정보학과 같은 분야에서 엔지니어와 과학자는 종종 방대한 데이터 세트로 작업하고 복잡한 시뮬레이션을 수행합니다. GPU 클라우드 서버는 유전 데이터를 분석하고, 시뮬레이션을 실행하고, 방대한 양의 정보를 효율적으로 처리하는 데 필요한 전력을 제공합니다.
GPU를 사용하면 연구를 가속화하고 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있습니다. 비싼 하드웨어에 투자하지 않고도 고성능 워크스테이션을 갖는 것과 같습니다. 즉, 발견하는 데 더 많은 시간을 할애하고 계산을 기다리는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.
GPU를 클라우드 컴퓨팅에 통합하는 것은 많은 산업에 변화를 가져오고 고객에게 탁월한 성능과 유연성을 제공한다고 할 수 있습니다. 클라우드에서 GPU를 활용함으로써 기업은 복잡한 계산 및 시뮬레이션 처리부터 머신 러닝 모델 및 인공 지능 애플리케이션 구동에 이르기까지 데이터 처리 기능을 가속화할 수 있습니다. 고성능 GPU에 필요에 따라 액세스할 수 있는 기능을 통해 기업은 대규모 선행 하드웨어 투자 없이도 리소스를 효율적으로 확장할 수 있습니다.
또한 클라우드 기반 GPU는 기존의 온사이트 솔루션에서 종종 부족한 편의성과 접근성을 제공합니다. 클라우드 공급자가 인프라를 관리하기 때문에 사용자는 유지 관리 비용이 절감되고 하드웨어 문제를 처리하는 대신 핵심 프로젝트에 집중할 수 있는 자유를 누릴 수 있습니다. 이러한 주문형 액세스를 통해 기업은 필요에 따라 컴퓨팅 성능을 신속하게 조정하여 처리 집약적 작업에 대한 보다 민첩하고 비용 효율적인 접근 방식을 용이하게 할 수 있습니다.
클라우드 GPU 서비스 플랫폼을 선택하는 방법은?
오늘날, Alibaba Cloud, 중국 내 Huawei Cloud, 해외의 AWS, Google Cloud, Azure 등 하이퍼스케일 공급업체를 포함하여 GPU 클라우드 서버를 제공할 수 있는 제조업체는 많습니다. 이들은 모두 고객에게 머신 러닝, AI, 데이터 분석과 같은 애플리케이션 시나리오를 위한 확장 가능하고 고성능의 GPU 솔루션을 제공할 수 있습니다.
게다가 EasyStack과 QingCloud와 같이 개인화된 솔루션과 전담 지원에 중점을 두고, 일반적으로 개발자, 데이터 과학자 및 빠르게 성장하는 기업을 대상으로 비용 효율적인 가격을 제공하는 공급업체도 있습니다.
그렇다면 GPU 사용자는 이러한 다양한 클라우드 GPU 서버 공급업체 간의 차이점을 어떻게 구별할 수 있을까요? 최고의 GPU 클라우드 솔루션을 찾는 방법은 무엇일까요? 다음 측면에서 살펴보겠습니다.
- 성능 요건
많은 고객에게 GPU 성능이 가장 중요한 관심사입니다. GPU 공급업체를 선택할 때는 먼저 GPU가 제공할 수 있는 컴퓨팅 파워에 집중해야 합니다. 또한 다양한 GPU 모델, 아키텍처, 성능 기능을 이해하면 특정 프로젝트 요구 사항에 완벽하게 부합하고 효율성을 최적화하며 원하는 결과를 이끌어내는 GPU를 선택하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, GPU의 클럭 속도와 CUDA 코어 또는 Tensor 코어의 수에 주의하세요. 이러한 요소는 전체 계산 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. VRAM 용량을 확인하세요. VRAM이 높을수록 3D 렌더링, 비디오 편집, 고해상도 이미지 처리와 같은 메모리 집약적 작업에서 대용량 데이터 세트와 복잡한 모델의 저장을 처리하는 데 효과적일 수 있습니다. GPU의 아키텍처를 평가하고 NVIDIA의 Hopper와 같은 최신 아키텍처가 이전 아키텍처보다 더 나은 성능과 효율성을 제공한다는 점을 고려하세요.
- 확장성
확장성은 인프라가 증가하는 데이터 볼륨과 점점 복잡해지는 모델 학습 프로세스를 얼마나 효과적으로 처리할 수 있는지에 직접적인 영향을 미칩니다. GPU 인스턴스를 수요에 따라 쉽게 추가하거나 제거할 수 있도록 탄력적 확장을 지원하는 GPU 클라우드 공급자를 선택하세요. 예를 들어, 수요가 많은 기간 동안 텍스트 생성이나 감정 분석을 학습하는 데 사용되는 대규모 언어 모델은 확장성을 활용하여 대량의 텍스트 데이터를 병렬로 처리하여 학습 시간을 줄이는 동시에 데이터 세트가 증가함에 따라 모델 정확도를 보장할 수 있습니다.
- 비용 평가
프로젝트에 맞는 GPU 클라우드 서버를 선택할 때 청구, GPU 모델, 스토리지, 데이터 전송과 관련된 비용 요소를 평가하여 예산 초과를 방지하세요.
온디맨드 대 예약 인스턴스와 같은 가격 책정 모델을 결정합니다. 대부분의 공급업체는 유연성 때문에 온디맨드 가격을 제공하며, 여기서는 초 또는 시간 단위로 청구됩니다. 이 모델은 수요가 변동하는 워크로드에 적합하지만, 예약 인스턴스는 지속적인 딥 러닝 모델 학습 또는 실시간 추천 시스템과 같이 일관된 GPU 성능이 중요한 장기적인 GPU 사용에 더 적합합니다.
그리고 GPU 유형은 비용에 영향을 미치는데, 고성능 GPU는 엔트리 레벨 옵션보다 가격이 더 비싸기 때문입니다. 고성능 GPU는 처리 시간을 단축할 수 있지만, 작업에 필요하지 않으면 비용이 증가할 수 있습니다. 예를 들어, AI 부수 프로젝트나 초기 프로토타입을 빌드하는 경우 NVIDIA T4와 같은 저렴한 옵션을 선택하면 과도한 지출 없이 성능을 유지할 수 있습니다. 자율 주행이나 기후 모델링과 같이 더 빠른 처리와 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요한 분야에서 방대한 데이터 세트를 처리하는 것과 같이 더 크고 복잡한 프로젝트의 경우 NVIDIA H100과 같은 하이엔드 GPU에 투자하여 워크로드가 효율적으로 실행되도록 하세요.
또한, 클라우드 프로젝트의 성능을 극대화하기 위해 데이터를 효율적으로 저장, 액세스 및 처리해야 합니다. 블록 스토리지 대 객체 스토리지와 같은 다양한 스토리지 옵션을 살펴볼 때 이미지, 비디오 또는 대규모 데이터 세트(사전 정의된 구조 없음)와 같은 비정형 데이터를 처리할 때는 객체 스토리지를 선택하는 것을 고려하세요. 블록 스토리지는 데이터베이스 또는 금융 거래 애플리케이션과 같이 대기 시간이 짧은 액세스가 필요한 "속도가 중요한" 애플리케이션을 빌드하는 경우에 이상적입니다.
특히 클라우드에서 대규모 데이터 세트를 이동할 때 추가될 수 있는 데이터 전송 요금, 특히 이탈 비용을 알고 있어야 합니다. 일부 공급업체는 무료 데이터 업로드(ingress)를 제공하지만 다운로드(egress)에 대해 요금을 청구할 수 있으며, 결과를 자주 검색하거나 여러 지역으로 데이터를 전송하는 경우 요금이 추가될 수 있습니다.
- 기존 인프라와 통합
호환성 문제나 중단을 피하기 위해 클라우드 제공자의 GPU가 현재 설정과 통합되는지 확인하세요. 클라우드 제공자가 TensorFlow나 PyTorch와 같이 이미 사용 중인 프레임워크와 라이브러리를 지원하고 스토리지 및 네트워크 구성과 원활하게 통합되는지 확인하는 것으로 시작하세요. 클라우드 제공자의 인프라가 지연 문제 없이 실시간 데이터를 처리할 때 증가된 컴퓨팅 부하를 처리할 수 있는지 확인하세요.
오케스트레이션 도구와 운영 체제가 GPU와 호환되는지 확인하고, 확장하기 전에 드라이버 호환성 문제나 네트워크 구성 불일치와 같은 통합 문제를 파악하기 위해 소규모 테스트를 실행하세요. 이러한 사전 조치를 취하면 전반적인 워크플로가 개선되지만, 잠재적인 공급업체 잠금을 인식하고 클라우드 공급업체의 솔루션을 평가하면 유연성이 제한되고 향후 클라우드 마이그레이션이나 멀티 클라우드 전략이 복잡해질 수 있습니다.
- 네트워크 및 데이터 전송 속도
원활하고 효율적인 성능을 보장하려면 스토리지, 컴퓨팅 인스턴스 및 GPU 간에 데이터가 얼마나 빨리 이동하는지에 집중하세요. 높은 대역폭은 데이터가 스토리지와 GPU 간에 빠르게 이동하도록 보장하여 처리 지연을 줄입니다. 게임이나 라이브 스트리밍과 같이 약간의 지연이라도 성능에 영향을 미칠 수 있는 실시간 작업에는 낮은 지연 시간이 중요합니다. 빠른 데이터 전송 속도는 병목 현상을 피하는 데 도움이 되므로 GPU가 작업을 원활하게 실행하는 데 필요한 데이터를 얻을 수 있습니다. 또한 분산 워크로드를 위한 강력한 내부 네트워크를 통해 인스턴스가 효과적으로 통신하고 전반적인 성능을 개선할 수 있습니다.
- 지원 및 안정성
견고한 지원 계획과 강력한 가동 시간 보장을 제공하는 클라우드 제공자를 선택하세요. 예를 들어, 의료 분야에서 AI 기반 진단과 같은 중요한 애플리케이션을 실행하는 경우 최소한의 다운타임과 반응성 있는 고객 지원을 보장하는 제공자가 필요할 것입니다. 신뢰할 수 있는 클라우드 제공자는 마감일을 준수하고 프로젝트 초과, 놓친 기회 또는 운영 중단과 같은 비용이 많이 드는 좌절을 방지합니다.
일관된 가동 시간과 시기적절한 기술 지원을 제공함으로써 프로젝트를 계획대로 진행하고, 재정적 처벌을 피하고, 프로젝트를 일정과 예산에 맞춰 진행함으로써 클라우드 ROI를 극대화할 수 있습니다.