GPU as a Service, GPUaaS의 이점과 도입 고려사항

소식
2024.09.11

현대 IT 산업에서 GPU(Graphics Processing Unit)는 그래픽 처리뿐만 아니라 컴퓨팅, 인공지능(AI), 딥러닝 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 GPU를 클라우드 환경에서 서비스 형태로 제공하는 GPUaaS(GPU as a Service)는 비용 효율성, 확장성, 관리 편의성 등의 이점으로 인해 많은 기업들의 관심을 받고 있습니다. 이 글에서는 GPUaaS의 개념과 주요 이점, 도입 시 고려해야 할 사항, 그리고 미래 전망에 대해 자세히 알아보겠습니다.

GPU : 컴퓨팅, 그래픽, AI, 딥러닝에서의 역할

GPU는 Graphic Processing Unit의 약자로, ‘그래픽 처리 장치’를 뜻합니다. 컴퓨터의 그래픽 처리를 담당하는 하드웨어인 GPU는 대규모 병렬 처리를 통해 그래픽 관련 작업을 빠르게 처리합니다. 기존의 GPU는 주로 게임이나 멀티미디어 분야에서 3D 그래픽 가속 기능을 제공하는 데에 사용되었습니다. 하지만 최근에는 그래픽뿐만 아니라 과학 기술 내의 컴퓨팅 및 인공지능 등 대량의 계산이 필요한 다양한 분야에서 큰 주목을 받으며 중요한 역할을 하고 있습니다.

인공지능(AI)에서의 GPU

최근 GPU가 가장 주목을 받고 있는 분야는 인공지능, 특히 딥러닝입니다. 딥러닝은 인공 신경망을 통해 방대한 빅데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기계 학습 기법입니다. 이 학습에는 엄청난 양의 연산량이 필요한데, 이 연산을 가속하는 데 GPU가 중요한 역할을 하게 됩니다.

과학기술에서의 GPU

과학 기술에서는 주로 슈퍼컴퓨터가 연산을 처리하는 등 핵심 자원으로 사용됩니다. 바로 이 슈퍼컴퓨터에 GPU가 사용됩니다. 기상 예측, 분자 동역학, 천체 물리학 시뮬레이션 등에서 계산 속도를 빠르게 높이고 연구에 대한 결과를 신속하게 도출하는 데 GPU가 기여하고 있습니다.

GPUaaS : 클라우드 환경에서 GPU를 서비스로 제공하는 방식

GPU를 필요로 하는 산업이 더욱 다양해지면서 GPU에 대한 수요는 더욱 증가했고, 가격도 함께 상승했습니다. 초기 도입 시의 가격도 상당할 뿐만 아니라 이를 관리하는 데에도 만만치 않은 비용이 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPU를 서비스로 제공하는 GPU as a Service, GPUaaS가 등장했습니다.

GPUaaS는 클라우드 환경에서 GPU를 서비스 형태로 제공하는 것을 의미합니다. 이는 클라우드 서비스 제공자가 GPU를 가상화하여 사용자에게 제공하는 방식으로, 사용자는 필요한 만큼의 GPU 자원만을 할당받아 사용하고, 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 시뮬레이션, 데이터분석, 인공지능(AI) 트레이닝 등 리소스 집약적인 프로젝트에 GPU의 사용을 더욱 유연하게 할 수 있습니다.

글로벌 리서치사 SkyQuest에서 발간한 시장보고서에 따르면 세계의 GPUaaS 시장 규모는 2022년 50억 달러에 달했습니다. 2024년부터 2031년까지의 CAGR은 32%로 성장하여 2023년 66억 달러에서 2031년 608억 3,000만 달러로 성장할 것으로 보입니다.

GPUaaS의 주요 이점

1) 비용

GPUaaS를 이용하면 사용자는 필요한 만큼의 GPU 자원을 할당받아 사용하고, 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있어 비용을 절감할 수 있습니다. 특히 초기 투자 비용이 많이 드는 하드웨어 구매 및 유지 보수 비용을 절감할 수 있습니다. 클라우드 서비스 제공자는 대량 구매 및 최적화된 환경에서 운영하기 때문에 사용자는 더 저렴한 비용으로 GPU를 이용할 수 있습니다. 실제로 기업뿐 아니라 서울대, KAIST 등 대학에서도 클라우드를 통해 AI 수업이나 연구를 진행하는 사례가 있습니다.

2) 확장성

GPUaaS는 필요에 따라 GPU 자원을 유연하게 조절할 수 있는 확장성을 제공합니다. 새로운 프로젝트나 작업에 따라 GPU 자원을 추가하거나 제거할 수 있으며, 사용자는 필요한 만큼의 리소스를 동적으로 할당하고 해제할 수 있어 비용 효율적인 확장이 가능합니다. 이는 특히 대규모 데이터 세트를 처리하거나 복잡한 계산이 필요한 작업에 유용합니다.

3) 관리 편의성

GPUaaS를 사용하면 사용자는 GPU의 설치, 유지 보수, 업그레이드 등의 작업을 직접 수행할 필요가 없습니다. 클라우드 서비스 제공자가 모든 관리를 대신 수행해 주기 때문에 사용자는 GPU를 더욱 편리하게 이용할 수 있습니다. 이는 IT 전문 지식이 부족한 사용자에게 특히 유용합니다.

4) 성능

클라우드 서비스 제공자는 GPU의 성능을 최대한 발휘할 수 있도록 서버를 최적화하고, 네트워크 대역폭을 확보합니다. 사용자는 최적화된 환경에서 GPU를 이용할 수 있으며, 이는 로컬 환경에서 GPU를 사용하는 것보다 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 또한 클라우드 서비스 제공자는 지속적으로 GPU를 업데이트하고 개선하여 성능을 향상시킵니다.

GPUaaS의 도입 고려사항

1) 데이터 보안

GPUaaS 제공자가 데이터를 안전하게 보관하고, 보안 강화를 위한 다양한 기술을 적용하는지 살펴야 합니다. 데이터 암호화, 접근 제어, 침입 탐지 시스템 등의 보안 기능을 제공하는지 확인해야 하며, 사용자 측면에서도 데이터를 보호하기 위해 보안 정책을 수립하고, 보안 강화를 위한 노력을 기울여야 합니다.

2) 비용 관리

사용자는 GPU의 사용량을 모니터링하고, 필요한 만큼만 GPU를 할당 받아 비용을 절감해야 합니다. 따라서 GPUaaS 제공자가 사용자의 사용량을 모니터링할 수 있는 관리 도구를 제공하는지 확인해보고 서비스를 이용하는 것이 좋습니다. 모니터링과 같은 도구를 통해 앞으로의 예산을 설정하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 또한 사용한 만큼만 비용을 지불하는 구독 모델을 선택하는 것이 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

3) 호환성 및 네트워크 대역폭

GPUaaS를 사용하려면 서비스 제공자가 제공하는 API와 소프트웨어가 기업의 기존 시스템과 호환되는지 확인해야 합니다. 기존 시스템과 호환되지 않으면 GPU 자원을 효율적으로 활용할 수 없으며, 시스템 오류가 발생할 수 있기에 주의해야 합니다. 또한 사용자는 자신이 사용하는 기기의 네트워크 대역폭도 확인해봐야 합니다. 기기의 네트워크 대역폭이 부족하면 GPU 자원을 활용하는 데에 문제가 생길 수도 있습니다.

GPU의 이점을 최대한 활용할 수 있는 GPUaaS

이번 글을 통해 GPUaaS의 개념과 이점, 고려 사항 등에 대해 알아보았습니다. GPU 기술은 계속 발전하고 있는 만큼 앞으로 우리 삶과 비즈니스에 큰 변화를 가져올 것입니다. GPU 활용과 GPU 서비스에 대해 궁금한 것이 있다면 언제든 풍부한 경험과 노하우를 바탕으로 고객의 다양한 요구를 충족하고 있는 HPC 전문기업 클루닉스에 문의해주시기 바랍니다.

클루닉스는 HPC 통합 솔루션 ‘RNTier(아렌티어)’를 자체 개발 및 제공하고 있는 기업으로, 2000년부터 다양한 고객의 HPC 업무 환경을 함께 혁신해 왔습니다. 기업 내에 서버를 구축하는 온프레미스부터 AWS(아마존웹서비스) 기반의 클라우드 서비스, 두 가지를 모두 충족시킨 하이브리드까지 제공하고 있습니다. 특히 GPUaaS와 같이 퍼블릭 클라우드의 형태로 사용할 수 있는 아렌티어 클라우드는 다양한 R&D 연구에 필요한 고성능 자원을 빠르고 손쉽게 사용할 수 있어 연구자에게 큰 이점을 제공합니다.