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GPUaaS는 서버 계층을 GPU 서버로 바꾼 IaaS의 한 갈래로 GPU 자원을 시간 단위로 빌려 사용하는 클라우드 서비스입니다.
GPUaaS의 책임 범위는 가상화 계층을 경계로 정해집니다. 제공자는 가상화 계층 아래의 GPU 서버와 설비를 관리하고 사용자는 운영체제부터 학습 데이터까지 맡습니다.
GPUaaS 과금 방식은 종량제·약정형·스팟으로 나뉩니다. 도입 전에는 GPU 메모리·GPU 클러스터 네트워크·공동 책임 모델을 확인합니다.
AI 모델을 학습시키거나 AI 서비스를 운영하려면 GPU가 필요합니다. 그런데 GPU 서버는 가격이 높고 전력과 냉각 설비까지 갖춰야 해서 직접 구매하기가 쉽지 않습니다. 이 부담을 덜기 위해 GPU를 필요한 기간만 빌려 사용하는 방식이 GPUaaS입니다. 이번 글에서는 GPUaaS의 정의와 책임 범위를 살펴보고 구성 요소와 과금 방식에 이어 도입 전에 확인할 항목까지 정리하겠습니다.
GPUaaS란? GPUaaS 뜻과 정의
GPUaaS(GPU as a Service, 서비스형 GPU)는 GPU를 탑재한 서버 자원을 인터넷으로 필요한 만큼 빌려 사용하는 클라우드 서비스입니다.
GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)는 원래 그래픽 연산 전용으로 만든 칩입니다. 같은 계산을 한꺼번에 많이 처리하는 구조 덕분에 지금은 AI 모델의 학습과 추론에도 GPU를 널리 사용합니다. AI 모델은 데이터에서 찾은 규칙을 수많은 숫자(매개변수)로 저장한 프로그램입니다. AI 분야에서 학습은 AI 모델이 대량의 데이터로 규칙을 익히는 과정을 말하고 추론은 학습을 마친 AI 모델이 새로 들어온 질문이나 이미지에 답을 내는 과정을 말합니다.
GPUaaS는 IaaS(Infrastructure as a Service, 서비스형 인프라)