클라우드 GPU 플랫폼: AI 및 대규모 워크로드를 위한 최적의 선택
딥 러닝, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML)과 같은 첨단 기술이 발전하면서 클라우드 GPU에 대한 요구가 급증하고 있습니다.
3D 시각화, 머신 러닝, 인공 지능, 또는 고성능 컴퓨팅을 필요로 하는 기업에게 GPU 연산 처리는 매우 중요한 문제입니다.
기존 방식대로라면, 기업의 딥 러닝 모델은 학습과 계산 작업에 상당한 시간을 소요했습니다. 이는 시간 낭비는 물론, 비용 증가, 저장 공간 부족, 그리고 생산성 저하로 이어지곤 했습니다.
그러나 새로운 시대의 GPU는 이러한 문제를 해결하기 위해 탄생했습니다. AI 모델의 대량 연산과 빠른 학습을 병렬로 처리하는 고효율성을 제공합니다.
Indigo 연구에 따르면 GPU는 CPU에 비해 딥 러닝 신경망 학습 속도를 최대 250배까지 향상시킬 수 있다고 합니다.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전은 더욱 빠른 성능, 간편한 유지보수, 비용 절감, 빠른 확장성 및 시간 절약 기능을 제공함으로써 데이터 과학 및 신흥 기술 분야에 혁신을 가져왔습니다. 이 중심에는 클라우드 GPU가 있습니다.
본문에서는 클라우드 GPU의 개념을 소개하고, AI, ML, 딥 러닝과의 관계를 살펴봅니다. 또한, 최고의 클라우드 GPU 플랫폼을 소개하여 여러분이 선호하는 클라우드 GPU를 선택하는 데 도움을 드리고자 합니다.
이제 시작해 볼까요?
클라우드 GPU란 무엇일까요?
클라우드 GPU를 이해하기 위해서는 먼저 GPU에 대해 알아야 합니다.
GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)는 이미지 또는 그래픽 생성을 가속화하기 위해 메모리를 빠르게 변경하고 조작하는 데 특화된 전자 회로입니다.
현대 GPU는 병렬 구조 덕분에 CPU(Central Processing Unit, 중앙 처리 장치)보다 이미지 처리 및 컴퓨터 그래픽 작업에서 더 높은 효율성을 제공합니다. GPU는 메인보드에 내장되거나, PC의 비디오 카드, 또는 CPU 다이에 통합될 수 있습니다.
클라우드 GPU(Cloud Graphics Unit)는 클라우드 환경에서 대규모 AI 및 딥 러닝 워크로드를 처리하기 위해 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 강력한 하드웨어 가속 기능을 갖춘 컴퓨터 인스턴스입니다. 이는 사용자의 장치에 물리적 GPU를 직접 설치할 필요가 없다는 것을 의미합니다.
널리 사용되는 GPU 브랜드로는 NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce 등이 있습니다.
GPU는 다음과 같은 다양한 분야에서 활용됩니다.
- 휴대 전화
- 게임 콘솔
- 워크스테이션
- 임베디드 시스템
- 개인용 컴퓨터
GPU는 어디에 사용될까요?
GPU는 다음과 같이 다양한 사용 사례를 가지고 있습니다.
- AI 및 ML 분야에서 이미지 인식
- 3D 컴퓨터 그래픽 및 CAD 도면 연산
- 텍스처 매핑 및 폴리곤 렌더링
- 정점을 좌표계로 변환 및 회전과 같은 기하학적 연산
- 텍스처와 정점을 조작하는 프로그래밍 가능한 셰이더 지원
- GPU 가속 비디오 인코딩, 디코딩 및 스트리밍
- 그래픽 집약적인 게임 및 클라우드 게임
- 범용 GPU의 병렬 처리 기능을 활용한 수학적 모델링, 분석, 딥 러닝
- 영상 편집, 그래픽 디자인, 콘텐츠 제작
클라우드 GPU의 장점은 무엇일까요?
클라우드 GPU 사용의 주요 장점은 다음과 같습니다.
높은 확장성
사업 확장을 고려할 때 작업 부하는 자연스럽게 증가합니다. 이러한 증가된 작업량에 맞춰 GPU를 확장할 수 있어야 합니다. 클라우드 GPU를 사용하면 필요에 따라 GPU를 쉽게 추가하거나 줄일 수 있으므로 작업 부하 변화에 유연하게 대처할 수 있습니다.
비용 절감
고가의 고성능 물리적 GPU를 구매하는 대신, 클라우드 GPU를 시간당 저렴한 비용으로 대여할 수 있습니다. 클라우드 GPU는 사용한 시간만큼만 요금을 지불하므로, 물리적 GPU처럼 사용하지 않는 시간에도 비용이 발생하는 부담을 줄일 수 있습니다.
로컬 리소스 절약
물리적 GPU는 컴퓨터에서 상당한 공간을 차지하지만, 클라우드 GPU는 로컬 리소스를 사용하지 않습니다. 또한, 대규모 ML 모델을 실행하거나 복잡한 작업을 렌더링할 때 컴퓨터 속도가 느려지는 문제를 해결해줍니다. 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 파워를 클라우드로 아웃소싱하여, 로컬 컴퓨터의 부담을 줄여주는 편리한 방법입니다.
시간 절약
클라우드 GPU는 디자이너에게 더 빠른 렌더링 시간을 제공하여, 작업 반복 속도를 높여줍니다. 이전에는 몇 시간 또는 며칠이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 완료할 수 있으므로 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 이는 팀의 생산성 향상으로 이어져, 렌더링이나 계산 작업이 아닌 혁신적인 아이디어 구현에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
GPU는 딥 러닝과 AI에 어떻게 기여할까요?
딥 러닝은 인공 지능의 핵심입니다. 딥 러닝은 인공 신경망(ANN)을 사용하여 표현 학습을 강조하는 고급 ML 기술입니다. 대량의 데이터 세트 또는 고도의 연산 능력을 필요로 하는 프로세스 처리에 주로 사용됩니다.
그렇다면 GPU는 어떤 역할을 할까요?
GPU는 병렬 연산, 즉 여러 계산을 동시에 수행하도록 설계되었습니다. GPU는 딥 러닝 모델의 기능을 활용하여 대규모 계산 작업을 가속화합니다.
GPU에는 많은 코어가 있어 뛰어난 병렬 처리 연산 능력을 제공하며, 딥 러닝 시스템에 필요한 대용량 데이터를 처리할 수 있는 높은 메모리 대역폭을 가지고 있습니다. 따라서 AI 모델 학습, CAD 모델 렌더링, 그래픽이 풍부한 비디오 게임 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.
또한 여러 알고리즘을 동시에 실험하고 싶다면, 다양한 GPU를 개별적으로 실행할 수 있습니다. 병렬 처리 없이 별도의 GPU에서 각 프로세스를 쉽게 처리할 수 있습니다. 대규모 데이터 모델의 경우 여러 물리적 시스템 또는 단일 시스템에서 여러 GPU를 사용하여 모델을 배포할 수 있습니다.
클라우드 GPU 사용을 시작하는 방법
클라우드 GPU 사용은 생각보다 간단합니다. 기본적인 개념만 이해하면 누구나 쉽고 빠르게 시작할 수 있습니다. 먼저 Google Cloud Platform(GCP)과 같은 클라우드 GPU 제공 업체를 선택해야 합니다.
그다음 GCP에 가입합니다. 여기에서 클라우드 기능, 스토리지 옵션, 데이터베이스 관리, 애플리케이션 통합 등 다양한 이점을 활용할 수 있습니다. 또한, Jupyter Notebook과 유사한 Google Colaboratory를 사용하여 GPU 하나를 무료로 사용할 수 있습니다. 마지막으로, 사용자 요구에 맞는 GPU 렌더링을 시작할 수 있습니다.
이제 AI 및 대규모 워크로드 처리에 사용할 수 있는 다양한 클라우드 GPU 옵션을 살펴보겠습니다.
리노드
리노드는 비디오 처리, 과학 컴퓨팅, 머신 러닝, AI 등과 같은 병렬 처리 작업에 필요한 주문형 GPU를 제공합니다. NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, RT 코어로 가속화된 GPU 최적화 VM을 제공하여 CUDA 성능을 활용, 레이 트레이싱 워크로드, 딥 러닝 및 복잡한 처리를 실행합니다.
리노드 GPU를 통해 GPU 성능을 활용하고, 클라우드의 실제 가치 제안을 통해 자본 비용을 운영 비용으로 전환할 수 있습니다. 또한, 하드웨어에 대한 걱정 없이 핵심 역량에 집중할 수 있도록 지원합니다.
리노드 GPU는 비디오 스트리밍, AI 및 머신 러닝과 같은 복잡한 사용 사례에 대한 진입 장벽을 낮춰줍니다. 또한, 예상 작업 부하에 필요한 성능에 따라 모든 인스턴스에 최대 4개의 카드를 제공합니다.
Quadro RTX 6000에는 4,608개의 CUDA 코어, 576개의 Tensor 코어, 72개의 RT 코어, 24GB GDDR6 GPU 메모리, 84T RTX-OPS, 10Giga Rays/sec Rays Cast 및 16.3 TFLOP의 FP32 성능이 탑재되어 있습니다.
전용 RTX6000 GPU 요금제는 시간당 $1.5입니다.
페이퍼스페이스 코어
페이퍼스페이스 코어를 통해 차세대 가속 컴퓨팅 인프라로 조직의 워크플로를 강화할 수 있습니다. Mac, Linux 및 Windows용 간편한 온보딩, 협업 도구 및 데스크탑 앱을 제공하는 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있습니다. 무제한 컴퓨팅 성능을 통해 요구사항이 높은 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.
CORE는 초고속 네트워크, 즉각적인 프로비저닝, 3D 앱 지원 및 프로그래밍 방식 액세스를 위한 완전한 API를 제공합니다. 한 곳에서 간편하고 직관적인 GUI를 사용하여 인프라에 대한 전체적인 시각을 확보할 수 있습니다. CORE의 관리 인터페이스는 강력한 제어 기능을 제공하여 시스템, 네트워크 및 사용자를 필터링, 정렬, 연결 또는 생성할 수 있도록 지원합니다.
CORE의 강력한 관리 콘솔을 통해 Active Directory 통합 또는 VPN 추가와 같은 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. 또한 복잡한 네트워크 구성을 쉽게 관리하고 몇 번의 클릭만으로 작업을 빠르게 완료할 수 있습니다.
추가적으로, 업무에 도움이 되는 다양한 통합 기능을 제공합니다. 이 클라우드 GPU 플랫폼을 통해 고급 보안 기능, 공유 드라이브 등을 이용할 수 있습니다. 또한, 교육 할인, 청구 알림, 일시 청구 기능 등을 통해 저렴하게 GPU를 이용할 수 있습니다.
시간당 $0.07부터 시작하는 저렴한 가격으로 워크플로에 단순함과 속도를 더해보십시오.
구글 클라우드 GPU
구글 클라우드 GPU는 과학 컴퓨팅, 3D 시각화, 머신 러닝을 위한 고성능 GPU를 제공합니다. HPC 속도를 높이고, 가격대와 성능에 맞는 다양한 GPU를 선택할 수 있으며, 사용자 맞춤형 머신 및 유연한 가격 책정으로 작업 부하를 최소화할 수 있습니다.
NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 및 P100과 같은 다양한 GPU 옵션을 제공합니다. 또한 Google Cloud GPU는 개별 작업 부하에 맞춰 모든 인스턴스에서 메모리, 프로세서, 고성능 디스크 및 최대 8개의 GPU를 균형 있게 제공합니다.
또한 업계 최고 수준의 네트워킹, 데이터 분석 및 스토리지에 액세스할 수 있습니다. GPU 장치는 특정 지역에서만 사용할 수 있으며, 가격은 지역, 선택한 GPU, 컴퓨터 유형에 따라 다릅니다. Google Cloud 가격 계산기를 사용하여 요구 사항을 정의하여 가격을 확인할 수 있습니다.
다음 대안을 고려해 볼 수도 있습니다.
탄력적 GPU 서비스
탄력적 GPU 서비스(EGS)는 GPU 기술을 기반으로 병렬 및 강력한 컴퓨팅 기능을 제공합니다. 비디오 처리, 시각화, 과학 컴퓨팅, 딥 러닝 등 다양한 시나리오에 적합합니다. EGS는 NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 및 AMD FirePro S7150과 같은 여러 GPU를 사용합니다.
온라인 딥 러닝 추론 서비스 및 학습, 콘텐츠 식별, 이미지 및 음성 인식, HD 미디어 코딩, 화상 회의, 원본 필름 복원, 4K/8K HD 라이브와 같은 혜택을 누릴 수 있습니다.
비디오 렌더링, 계산 금융, 기후 예측, 충돌 시뮬레이션, 유전 공학, 비선형 편집, 원격 교육 애플리케이션, 엔지니어링 설계 등과 같은 다양한 옵션을 제공합니다.
- GA1 인스턴스는 최대 4개의 AMD FirePro S7150 GPU, 160GB 메모리 및 56개의 vCPU를 제공합니다. 병렬로 작동하며 15TFLOPS의 단정밀도와 1TFLOPS의 배정밀도를 제공하는 8192개의 코어와 32GB GPU 메모리가 포함되어 있습니다.
- GN4 인스턴스는 최대 2개의 NVIDIA Tesla M40 GPU, 96GB 메모리 및 56개의 vCPU를 제공합니다. 6000개의 코어와 14TFLOPS의 단정밀도를 제공하는 24GB GPU 메모리가 포함되어 있습니다. 마찬가지로 GN5, GN5i 및 GN6과 같은 다양한 인스턴스를 제공합니다.
- EGS는 25Gbit/s의 내부 네트워크 대역폭과 최대 2,000,000PPS를 지원하여 계산 노드에 필요한 최고 수준의 네트워크 성능을 제공합니다. 또한, SSD 또는 울트라 클라우드 디스크에 연결된 고속 로컬 캐시를 제공합니다.
- 고성능 NVMe 드라이브는 230,000 IOPS를 처리하고, I/O 지연 시간은 200𝝻이며, 1900 Mbit/s의 읽기 대역폭과 1100 Mbit/s의 쓰기 대역폭을 제공합니다.
다양한 구매 옵션을 통해 필요에 따라 리소스를 확보하고 사용량만큼만 비용을 지불할 수 있습니다.
Azure N 시리즈
Azure N 시리즈의 Azure VM(가상 머신)은 GPU 기능을 제공합니다. GPU는 그래픽 및 컴퓨팅 집약적인 작업 부하에 적합하며, 사용자가 딥 러닝, 예측 분석, 원격 시각화와 같은 다양한 시나리오를 통해 혁신을 준비할 수 있도록 지원합니다.
각 N 시리즈는 특정 작업 부하에 맞춘 별도의 제품을 제공합니다.
- NC 시리즈는 고성능 머신 러닝 및 컴퓨팅 작업 부하에 중점을 둡니다. 최신 버전은 NVIDIA Tesla V100 GPU가 탑재된 NCsv3입니다.
- ND 시리즈는 기본적으로 딥 러닝을 위한 추론 및 학습 시나리오에 중점을 둡니다. NVIDIA Tesla P40 GPU를 사용하며, 최신 버전은 NVIDIA Tesla V100 GPU를 탑재한 NDv2입니다.
- NV 시리즈는 NVIDIA Tesla M60 GPU로 구동되는 원격 시각화 및 기타 집약적인 애플리케이션 작업 부하에 중점을 둡니다.
- NC, NCsv3, ND 및 NCsv2 VM은 성능 확장을 위한 InfiniBand 상호 연결을 제공합니다. 이를 통해 딥 러닝, 그래픽 렌더링, 비디오 편집, 게임 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.
IBM 클라우드
IBM 클라우드는 유연성, 성능 및 다양한 GPU 옵션을 제공합니다. GPU는 CPU를 보완하는 추가적인 연산 능력을 제공합니다. IBM 클라우드는 전 세계에 분산된 데이터 센터 네트워크와 함께 IBM 클라우드 아키텍처, 애플리케이션, API와의 원활한 통합을 지원하여 다양한 서버 옵션에 직접 액세스할 수 있도록 합니다.
- 베어메탈 서버 GPU 옵션으로 Intel Xeon 4210, NVIDIA T4 그래픽 카드, 20코어, 32GB RAM, 2.20GHz 및 20TB 대역폭 등을 제공합니다. Intel Xeon 5218 및 Intel Xeon 6248 옵션도 제공합니다.
- 가상 서버 옵션으로 8개의 vCPU, 60GB RAM, 1개의 P100 GPU를 갖춘 AC1.8×60을 제공합니다. 이 외에도 AC2.8×60 및 AC2.8×60 옵션도 제공합니다.
베어메탈 서버 GPU는 월 $819부터, 가상 서버 GPU는 시간당 $1.95부터 이용할 수 있습니다.
AWS와 엔비디아
AWS와 엔비디아는 지속적으로 비용 효율적이고 유연하며 강력한 GPU 기반 솔루션을 제공하기 위해 협력해 왔습니다. 여기에는 NVIDIA GPU 기반 Amazon EC2 인스턴스 및 AWS IoT Greengrass와 같이 NVIDIA Jetson Nano 모듈과 함께 배포되는 서비스가 포함됩니다.
사용자는 가상 워크스테이션, 머신 러닝(ML), IoT 서비스 및 고성능 컴퓨팅에 AWS와 NVIDIA를 활용합니다. NVIDIA GPU로 구동되는 Amazon EC2 인스턴스는 확장 가능한 성능을 제공합니다. 또한, AWS IoT Greengrass를 사용하여 AWS 클라우드 서비스를 NVIDIA 기반 엣지 장치로 확장할 수 있습니다.
NVIDIA A100 Tensor Core GPU는 Amazon EC2 P4d 인스턴스를 구동하여 업계 최고 수준의 저지연 네트워크와 높은 처리량을 제공합니다. 또한 Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4 등 특정 시나리오에 맞춰 다양한 인스턴스를 제공합니다.
무료 평가판을 신청하여 클라우드에서 엣지까지 GPU의 성능을 경험해 보십시오.
OVH클라우드
OVH클라우드는 대규모 병렬 워크로드를 처리하도록 설계된 클라우드 서버를 제공합니다. GPU에는 딥 러닝 및 머신 러닝 요구 사항을 충족하기 위해 NVIDIA Tesla V100 그래픽 프로세서와 통합된 다양한 인스턴스가 있습니다.
인공 지능뿐만 아니라 그래픽 컴퓨팅 분야의 연산을 가속화하는 데 도움이 됩니다. OVH는 NVIDIA와 협력하여 고성능 컴퓨팅, AI 및 딥 러닝을 위한 최고의 GPU 가속 플랫폼을 제공합니다.
전체 카탈로그를 통해 GPU 가속 컨테이너를 배포 및 유지 관리하는 가장 간단한 방법을 경험해 보십시오. 가상화 계층 없이 PCI 패스스루를 통해 직접 인스턴스에 4개의 카드 중 하나를 제공하여 모든 기능을 사용자에게 제공합니다.
OVHcloud의 서비스 및 인프라는 ISO/IEC 27017, 27001, 27701 및 27018 인증을 받았습니다. 이러한 인증은 OVHcloud가 취약성을 관리하고, 비즈니스 연속성을 구현하고, 위험을 관리하고, 개인 정보 관리 시스템(PIMS)을 운영하기 위한 정보 보안 관리 시스템(ISMS)을 보유하고 있음을 나타냅니다.
NVIDIA Tesla V100은 PCIe 32GB/s, 16GB HBM2 용량, 900GB/s 대역폭, 배정밀도 7 테라플롭, 단정밀도 14 테라플롭, 딥 러닝 112 테라플롭과 같은 유용한 기능을 제공합니다.
람다 GPU
람다 GPU 클라우드를 사용하면 딥 러닝, ML, AI 모델 학습을 클릭 몇 번으로 확장할 수 있습니다. 주요 프레임워크와 CUDA 드라이버, 그리고 딥 러닝 프레임워크가 사전 설치된 최신 버전의 람다 스택을 제공합니다.
대시보드를 통해 모든 머신에 대한 전용 Jupyter Notebook 개발 환경에 빠르게 액세스할 수 있습니다. SSH 키를 사용하여 직접 SSH로 연결하거나, 클라우드 대시보드에서 웹 터미널을 통해 직접 액세스할 수 있습니다.
모든 인스턴스는 최대 10Gbps의 노드 간 대역폭을 지원하여 Horovod와 같은 프레임워크로 분산 학습을 지원합니다. 단일 또는 여러 인스턴스에 GPU 수를 늘려 모델 최적화 시간을 단축할 수 있습니다.
Lambda GPU Cloud를 사용하면 컴퓨팅 비용을 최대 50% 절감하고 클라우드 총 소유 비용을 줄일 수 있으며, 장기 약정이 필요하지 않습니다. 6개의 VCPU, 46GiB RAM, 658GiB 임시 스토리지를 갖춘 단일 RTX 6000 GPU를 시간당 $1.25에 사용할 수 있습니다. 요구 사항에 따라 다양한 인스턴스를 선택하여 필요에 따른 가격으로 사용할 수 있습니다.
제네시스 클라우드
제네시스 클라우드에서 저렴한 가격으로 효율적인 클라우드 GPU 플랫폼을 이용할 수 있습니다. 광범위한 애플리케이션을 지원하기 위해 전 세계에 있는 효율적인 데이터 센터와 협력하고 있습니다.
모든 서비스는 안전하고 확장 가능하며 강력하고 자동화되어 있습니다. 제네시스 클라우드는 시각 효과, 머신 러닝, 트랜스코딩 또는 저장, 빅 데이터 분석 등을 위한 무제한 GPU 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
제네시스 클라우드는 작업 저장을 위한 스냅샷, 네트워크 트래픽을 위한 보안 그룹, 빅 데이터 세트를 위한 스토리지 볼륨, FastAI, PyTorch, 사전 구성된 이미지, TensorFlow용 공개 API 등 다양한 기능을 무료로 제공합니다.
다양한 유형의 NVIDIA 및 AMD GPU를 제공하며, GPU 컴퓨팅의 힘을 사용하여 신경망을 학습하거나 애니메이션 영화를 제작할 수 있습니다. 제네시스 클라우드의 데이터 센터는 탄소 배출량을 줄이기 위해 지열원에서 생산되는 100% 재생 가능한 에너지로 운영됩니다.
분 단위로 요금을 지불하므로 다른 제공업체보다 가격이 최대 85% 저렴합니다. 또한 장기 및 선점형 할인으로 더욱 많은 비용을 절감할 수 있습니다.
결론
클라우드 GPU는 뛰어난 성능, 속도, 확장성, 공간 절약 및 편리함을 제공합니다. 딥 러닝 모델을 가속화하고 AI 워크로드를 쉽게 처리할 수 있도록 즉시 사용할 수 있는 기능을 갖춘 선호하는 클라우드 GPU 플랫폼을 선택하는 것을 고려해 보십시오.