최근 AI 개발 경쟁이 심화되면서, 기업들이 AI 프로젝트를 진행할 때 가장 먼저 고민하는 것이 있습니다. 바로 ‘GPU가 부족하다’는 문제입니다. AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 시대가 본격화되면서, 기업의 GPU 수요는 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 딥러닝 학습, 대규모 데이터 분석, 자연어 처리 등 AI 관련 작업은 막대한 연산 자원을 요구하며, 이는 곧 고성능 GPU 인프라의 확보로 이어집니다.

 

그러나 GPU는 여전히 고가의 자원이며, 설치 공간, 전력, 유지보수 등 부가 비용도 만만치 않습니다. 게다가 GPU를 고정적으로 할당할 경우, 특정 사용자는 GPU를 과도하게 점유하고, 다른 사용자는 기다리는 상황이 빈번하게 발생하여 자원이 낭비되거나 운영 효율이 떨어지는 문제가 생길 수 있습니다.

 

이러한 문제를 해결하는 현실적인 방법으로 GPU 가상화(Virtual GPU, vGPU) 기술이 주목받고 있습니다. 하나의 물리 GPU를 여러 사용자나 워크로드가 나눠서 사용할 수 있다면, 자원의 활용도는 극대화되고, 전체적인 비용은 절감될 수 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 GPU 가상화의 개념부터 장점, 활용 사례, 도입 시 고려사항까지 간단히 소개합니다.

 

 

 

 

GPU 가상화란 무엇인가?

 

GPU 가상화란

 

GPU 가상화는 하나의 물리 GPU를 여러 개의 가상 GPU (vGPU) 로 나누어, 각각을 다른 사용자나 애플리케이션에 할당하는 기술입니다. 마치 CPU 가상화처럼, GPU 자원도 논리적으로 분할해 다양한 작업이 동시에 GPU를 활용할 수 있도록 합니다.

 

가상 머신(Virtual Machine)에서 하나의 CPU와 메모리를 여러 개로 나눠 사용자에게 제공하듯, GPU도 이런 방식으로 나눌 수 있습니다. 이를 통해 물리적 GPU 장비를 공유 자원처럼 사용하며 보다 유연하고 효율적인 운영이 가능해집니다.

 

이러한 GPU 가상화 방식은 크게 vGPU와 MIG(Multi-instance GPU)로 구분할 수 있습니다.

 

- vGPU: GPU의 메모리를 논리적으로 여러 개로 분할하고, 각 분할 영역을 가상 머신(VM)이나 컨테이너에 할당하는 방식입니다. 이때 컴퓨팅 자원(코어)은 여러 VM이 시간 단위로 공유(time-sharing)하며, 메모리는 각 인스턴스가 독립적으로 사용합니다. vGPU는 VMware, Citrix, KVM 등 다양한 가상화 플랫폼에서 지원되며, 여러 사용자가 하나의 GPU를 효율적으로 공유할 수 있도록 해줍니다. 주로 엔터프라이즈 VDI(가상 데스크톱), 그래픽 작업, AI 개발 환경 등에서 널리 활용되고 있습니다.

 

- MIG: NVIDIA의 최신 Ampere 아키텍처(A100 등)에서 도입된 기술로, GPU의 메모리와 컴퓨팅 코어를 하드웨어 수준에서 완전히 분할합니다. 각 MIG 인스턴스는 메모리, 캐시, 연산 자원을 완전히 독립적으로 할당받아, 여러 사용자가 동시에 GPU를 사용하더라도 자원 간섭 없이 격리된 환경을 제공합니다. MIG는 특히 AI 모델 추론, 멀티테넌트 환경, 강한 자원 격리가 필요한 클라우드 서비스 등에서 높은 효율성과 안정성을 보장합니다.

 

GPU 가상화가 필요한 이유

 

GPU는 한 번에 하나의 사용자만 사용할 수 있는 자원이 아니어서, 동시에 여러 작업을 처리할 수 있는 GPU라도 운영 방식에 따라 효율이 크게 달랍집니다. 특히 AI 개발 환경에서는 다음과 같은 이유로 GPU 가상화가 필수적입니다.

 

- 자원 효율성: GPU는 고가의 자원이지만, 실제 활용률이 15~30% 수준에 불과한 경우가 많습니다. 한 명의 연구자가 실험을 돌리는 동안 GPU의 일부만 사용하는 경우, 나머지 자원은 대기상태가 되어 활용률이 낮아지는 것입니다. GPU 가상화로 필요한 만큼만 자원을 할당해 낭비를 줄이고, 부족 현상도 최소화할 수 있습니다.

 

- 유연한 컴퓨팅 자원 제공: AI 모델 실험은 워크로드가 수시로 바뀝니다. 어떤 날은 GPU 1개로도 충분하지만, 어떤 날은 4개 이상 필요할 수 있습니다. GPU 가상화를 활용하면 수요에 따라 자원을 조절할 수 있어서 개발 생산성을 획기적으로 높일 수 있습니다.

 

- 클라우드 환경 최적화: 클라우드에서 GPU를 서비스로 제공하는 기업에게 GPU 가상화는 필수입니다. 고객은 개별 GPU 장비를 직접 구매하거나 관리하지 않아도 되며, 필요한 만큼만 GPU를 임대하여 사용할 수 있습니다. 이러한 구조는 서비스 사업자에게는 효율적 자원 운영을, 사용자에게는 유연한 확장을 가능하게 합니다.

 

 

 

 

GPU 가상화가 활용되는 분야 및 GPU 가상화가 적합한 조직

 

GPU 가상화는 특정 산업에만 국한되지 않습니다. 다음과 같은 분야에서 매우 활발하게 활용되고 있습니다.

 

1. AI 연구 및 개발 환경

다양한 AI 모델을 동시에 실험하거나 반복 학습이 필요한 경우, GPU 가상화를 통해 실험 단위로 GPU 인스턴스를 나눠 병렬 학습이 가능합니다.

 

2. 가상 데스크톱 환경(VDI)

그래픽 디자이너나 CAD 작업자가 GPU 자원을 필요로 할 때, GPU 가상화를 통해 개별 사용자에게 GPU를 할당할 수 있습니다. 실제 GPU 없이도 고사양의 그래픽 작업이 가능해져, 원격 근무 환경에서도 높은 성능을 유지할 서 있습니다.

 

3. 클라우드 AI 서비스

GPU 리소스를 사용자별로 제공해야 하는 SaaS/AI 플랫폼에서 필수입니다. GPU 가상화를 통해 고객 단위의 GPU 리소스를 유연하게 할당하고 회수할 수 있어, 클라우드 사업자에게 효율적인 운영을 가능케 합니다.

 

다음과 같은 고민이 있는 기업이라면 GPU 가상화를 통해 GPU 활용도와 작업 생산성을 향상시키는 방향을 고려해볼 수 있습니다.

 

- “AI 모델 실험이 많은데 GPU가 항상 부족해요.”

- “GPU 서버는 많은데 활용률이 낮아요.”

- “GPU 리소스를 여러 부서가 나눠 쓰고 싶은데 충돌이 생겨요.”

- “클라우드와 온프레미스를 같이 쓰고 싶어요.”

 

 

 

 

 

GPU 가상화의 주요 장점

 

1. 자원 효율성 극대화

대부분의 AI 개발 환경은 GPU를 100% 활용하지 못하는 경우가 많습니다. GPU 가상화를 통해 GPU를 3개의 가상 GPU로 분할해 각각 다른 실험에 할당하면 하나의 GPU로 세 가지 작업을 동시에 수행할 수 있어, 유휴 시간을 최소화하고 리소스를 효율적으로 운영할 수 있습니다.

 

2. 비용 절감

GPU는 GPU 자체가 고가이기도 하지만, 전력 소모량과 발열도 높아서 운영 비용이 상당합니다. 그런데 이런 장비를 모든 사용자에게 하나씩 제공하는 것은 비효율적일 수 있습니다. GPU 가상화를 도입하면 하드웨어 도입 비용을 줄이고도 다수의 사용자가 GPU를 동시에 활용할 수 있습니다. 또한 전력 및 냉각 장치에 대한 부하도 줄여주어, 총소유비용(TCO)을 전반적으로 절감할 수 있습니다.

 

3. 유연한 운영 및 확장성

 AI 프로젝트는 진행 상황이나 팀 구조에 따라 GPU 수요가 시시각각 변합니다. 이러한 상황에서 GPU 가상화는 유연하게 대응할 수 있는 환경을 제공합니다. 관리자는 사용자의 업무량, 프로젝트 성격, 우선순위에 따라 GPU 자원을 손쉽게 할당, 회수, 재분배할 수 있으며, 클라우드 기반의 인프라와 연동하면 온프레미스 자원이 부족할 경우 클라우드 GPU로 확장하는 것도 가능합니다.

 

 

 

 

GPU 가상화, 도입 시 주의할 점

 

GPU 가상화는 다양한 장점이 있는 기술이지만, 모든 환경에 바로 적용할 수 있는 만능 해법은 아닙니다. 특히 성능 요구가 높은 작업이나, 가상화 환경과의 호환성이 중요한 시스템에서는 사전에 신중한 검토가 필요합니다. 도입 전에 아래와 같은 요소들을 충분히 고려하고, 사전 테스트를 통해 환경 적합성을 확인하는 것이 안정적인 운영의 핵심입니다.

 

1. 성능 제한

가상화된 GPU는 물리 GPU의 전체 성능을 그대로 제공하지 않을 수 있습니다. vGPU는 전체 GPU를 논리적으로 분할한 것이기 떄문에, 각 인스턴스는 제한된 연산 코어와 메모리를 할당받게 됩니다. 이는 딥러닝 모델의 대규모 학습이나 고해상도 이미지 처리와 같은 연산량이 매우 높은 작업에서 병목 현상으로 이어질 수 있습니다. 단일 GPU를 단독으로 사용하는 것보다 학습 속도가 떨어질 수도 있으며, 일부 복잡한 모델은 메모리 부족 등으로 실행되지 않을 수도 있습니다.

 

2. 자원 할당 및 스케줄링 전략

GPU 가상화 환경에서 다수의 VM이나 사용자가 동시에 GPU 자원을 공유할 때, 효율적 자원 분배를 위한 명확한 정책 수립이 필수적입니다. 워크로드의 특성(예: 대규모 AI 학습 vs. 소규모 추론 작업)에 따라 vGPU 인스턴스 크기, 우선순위, 동적 할당 방식을 세밀하게 설계해야 합니다. 예를 들어, 고성능 연산이 필요한 작업에는 더 큰 vGPU 인스턴스를 할당하고, 배치 작업에는 우선순위를 낮추는 유연한 전략이 필요합니다. 또한, 실시간 모니터링과 스케줄링 시스템을 통해 GPU 사용률, 작업 대기 시간, 장애 발생 패턴 등을 지속적으로 추적해야 합니다. 이를 통해 자원 병목 현상을 사전에 예방하고, 장애 발생 시 신속한 대응 체계를 구축할 수 있으며, 전체 인프라의 안정성과 효율성을 극대화할 수 있습니다.

 

3. 확장성 및 운영 자동화

GPU 가상화 환경에서 확장성과 운영 자동화는 효율적인 인프라 관리의 핵심입니다. 사용자 증가나 워크로드 확장 시 GPU 자원을 탄력적으로 확장할 수 있는 구조가 필수적이며, 이는 클라우드·하이브리드 환경에서 특히 중요합니다4. 예를 들어, Kubernetes 기반 컨테이너 오케스트레이션과의 통합을 통해 자원 할당·회수·장애 복구를 자동화하면, AI 개발 플랫폼과의 연동이 용이해지고 3D 설계·시뮬레이션 워크로드에 AI를 통합하는 최신 트렌드에도 대응할 수 있습니다. 이러한 자동화는 GPU 활용률 최적화와 운영 비용 절감으로 이어져, 인프라의 민첩성과 생산성을 동시에 확보합니다.

 

 

 

 

AI 인프라 활용을 위한 GPU 가상화, ‘운영 방식’의 중요성

 

AI와 고성능 컴퓨팅(HPC)이 비즈니스 경쟁력의 핵심으로 부상한 지금, 기업의 GPU 인프라는 단순한 ‘장비 보유’ 수준을 넘어 ‘어떻게 운영하느냐’가 관건이 되었습니다. 물리 GPU를 많이 보유하고 있어도, 제대로 관리하지 못한다면 활용률은 낮고, 비용은 높고, 협업은 비효율적일 수밖에 없습니다.

 

GPU 가상화는 이러한 문제를 해결하는 강력한 해법입니다. 하나의 GPU를 논리적으로 분할하여 다수의 사용자나 워크로드에 유연하게 할당하고, 자원 활용도를 극대화함으로써 비용과 운영 부담을 동시에 줄일 수 있습니다. 특히, 실험이 잦고 작업 규모가 유동적인 AI 개발 환경에서 GPU 가상화는 비용 효율성, 민첩성, 확장성을 모두 갖춘 전략적 선택이 될 수 있습니다.

 

하지만 단순히 기술만 도입한다고 효과를 얻을 수 있는 것은 아닙니다. GPU 가상화를 성공적으로 운영하려면, 기업 환경에 적합한 운영 전략, 자원 분배 정책, 스케줄링 및 자동화 체계를 함께 갖추는 것이 중요합니다. 또한, 클루닉스와 같은 전문 GPU 관리 솔루션을 활용하면, 물리 GPU 인프라와 가상화 환경을 효율적으로 통합 관리할 수 있으며, 클라우드·온프레미스를 아우르는 하이브리드 환경에도 자연스럽게 확장할 수 있습니다.

 

이제 GPU 인프라는 단순히 더 많이 갖추는 것이 중요한 시대는 지났습니다. ‘누가 더 잘 운영하는가’가 기업의 AI 경쟁력을 좌우합니다. GPU 가상화는 그 시작이 될 수 있습니다. 지금, 귀사의 인프라 운영 방식은 얼마나 효율적인지 생각해보고 HPC 전문가 클루닉스에게 궁금한 점을 물어보세요!

 

 

 

 

[참고 자료]

https://ai-infrastructure.org/wp-content/uploads/2024/03/The-State-of-AI-Infrastructure-at-Scale-2024.pdf