왜 GPU를 사는 대신 ‘빌려 쓰는’ 걸까?

최근 몇 년 사이 AI 기술은 우리의 일상에 빠르게 확산되고 있습니다. 많은 사람들이 챗GPT, 이미지 생성 서비스, 영상 편집 도구 등을 통해 고성능 연산 기술을 직접 경험하고 있으며, 이러한 기술이 작동하기 위해서는 GPU(Graphics Processing Unit)라는 고성능 연산 장치가 필수적으로 사용됩니다.

그러나 GPU는 장비 자체의 비용이 매우 높고, 안정적인 운영을 위해서는 별도의 유지 관리 역량이 필요합니다. 특히 대규모 AI 모델을 학습하거나 반복적인 연산이 필요한 경우, 개인이나 소규모 조직이 GPU 인프라를 직접 구축하는 것은 비용과 기술 측면에서 큰 부담이 될 수 있습니다.

이러한 한계를 해결하기 위한 현실적인 대안으로 GPUaaS(GPU as a Service)가 주목받고 있으며, GPUaaS는 GPU 자원을 클라우드 기반으로 제공하여 필요한 시점에만 고성능 연산 환경에 접근할 수 있도록 하는 서비스입니다. 즉, 인프라를 직접 보유하지 않고도 고성능 컴퓨팅 환경을 효율적으로 활용할 수 있는 방식입니다.

이번 글에서는 GPUaaS의 개념과 장점, 활용 사례, 주요 서비스, 도입 시 고려할 점 등을 체계적으로 살펴보고자 합니다. 참고로 GPU 자체에 대한 기초적인 개념이 궁금하신 경우, GPU 완전 정복 가이드: 왜 지금 모두가 GPU에 주목할까? 글을 함께 확인하시기 바랍니다.

GPUaaS란 무엇일까?

GPUaaS는 GPU(Graphics Processing Unit)를 클라우드 기반으로 빌려 사용할 수 있게 해주는 서비스입니다. 기존에는 AI 학습이나 영상 렌더링을 위해 비싼 GPU 서버를 직접 구매하고 세팅해야 했다면, 이제는 AWS, Lambda Labs, RunPod과 같은 클라우드 플랫폼을 통해 필요한 사양의 GPU를 시간 단위로 빌려 사용할 수 있게 되었습니다.

이러한 방식은 일반적인 클라우드 컴퓨팅 서비스와 유사하지만, GPU에 특화된 고성능 연산 자원을 제공한다는 점에서 차별화됩니다. 특히 대규모 딥러닝 모델 학습과 추론, 영상 및 이미지 렌더링, 시뮬레이션, 3D 모델링, 금융 및 의료 분야의 대량 연산 처리 등 고성능 연산이 필요한 다양한 작업에 강점을 보입니다.

GPUaaS의 대표 장점 4가지

GPUaaS의 장점은 크게 네 가지로 요약할 수 있습니다.

첫째, 초기 비용이 없습니다. GPU 서버를 직접 구매하려면 수백만 원에서 수천만 원이 드는 경우가 많지만, GPUaaS는 이러한 초기 투자가 필요 없고 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다.

둘째, 유지보수가 필요 없습니다. 하드웨어 고장, 드라이버 충돌, 열 관리 같은 번거로운 유지보수는 클라우드 서비스 제공자가 담당하므로 사용자는 작업에만 집중할 수 있습니다.

셋째, 필요한 만큼만 사용할 수 있어 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 작업이 끝난 후 즉시 인스턴스를 종료하면 불필요한 비용 지출을 방지할 수 있습니다.

넷째, 언제 어디서든 접근이 가능합니다. 노트북이나 태블릿 등 가벼운 장비로도 고성능 연산 환경을 사용할 수 있어 창작과 개발의 물리적 제약이 줄어듭니다.

어떤 게 더 효율적일까? GPU 서버 직접 구매 vs GPUaaS

GPU 서버를 직접 구매하여 운용하는 방식과 GPUaaS를 이용하는 방식을 비교하면 다음과 같습니다.

GPU 서버를 직접 구매할 경우 초기 투자 비용이 매우 크고, 관리와 업그레이드를 모두 직접 수행해야 합니다.

반면, GPUaaS는 초기 비용 없이 필요한 시점에만 유연하게 자원을 사용할 수 있으며, 서비스 제공자가 하드웨어 운영과 유지보수를 책임지기 때문에 사용자 입장에서는 훨씬 간편하고 경제적입니다. 특히 기술 트렌드가 빠르게 변화하는 환경에서 최신 GPU를 바로 활용할 수 있다는 점은 큰 장점입니다.

또한, 인터넷만 연결되어 있다면 장소에 구애받지 않고 고성능 환경에 접근할 수 있다는 점에서 접근성 측면에서도 유리합니다. GPUaaS는 "GPU는 필요하지만 인프라를 갖출 여력이 없는 사람들"에게 현실적인 대안입니다.

GPUaaS는 누가, 왜 사용하나요?

GPUaaS는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 대표적으로 AI 스타트업, 프리랜서 영상 제작자, 개발자 및 연구자, 3D 디자이너와 아티스트 등이 주요 사용자입니다.

AI 스타트업은 대규모 모델 학습과 추론을 위해 고성능 연산 자원이 필요하지만, 자체 인프라를 갖추기에는 자금과 시간이 부족한 경우가 많습니다. 프리랜서 영상 제작자나 유튜버는 렌더링이나 영상 인코딩을 빠르게 처리하기 위해 GPUaaS를 활용하며, 개발자나 대학생들은 논문 실험이나 Kaggle 대회 참가 등 프로젝트를 위한 단기적인 GPU 사용에 적합하다고 평가합니다.

디자이너와 아티스트는 Blender, Unity, Unreal Engine과 같은 툴을 사용할 때 실시간 미리보기와 렌더링 성능 향상을 위해 GPUaaS를 선택하기도 합니다. GPUaaS는 전문가뿐 아니라 일반 개인도 ‘고성능 컴퓨팅’을 쉽게 다룰 수 있는 환경을 만들어주고 있습니다.

어떤 GPUaaS 서비스가 있나요?

대표적인 GPUaaS 서비스로는 해외에서는 Lambda Labs, RunPod, CoreWeave, AWS EC2 P 시리즈 등이 있으며, 국내에서는 NHN Cloud와 KT Cloud 등이 있습니다.

각 서비스는 제공하는 GPU 사양, 과금 방식, 프레임워크 호환성, 데이터센터 위치 등에서 차이를 보이므로 사용 목적에 맞는 선택이 중요합니다. 예를 들어, 학습 모델의 크기나 연산량에 따라 A100, H100, RTX 4090과 같은 GPU를 선택할 수 있으며, 시간당 과금인지 월정액제인지도 확인해야 합니다.

또한 PyTorch, TensorFlow 등 자신이 사용하는 프레임워크와의 호환 여부도 반드시 체크해야 하며, 민감한 데이터를 다루는 경우 보안 설정이나 데이터센터 위치도 고려 대상이 됩니다.

GPUaaS 사용 시 주의할 점

GPUaaS를 사용할 때에는 몇 가지 주의사항도 있습니다. 먼저 과금 방식에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 인스턴스를 종료하지 않고 방치할 경우 불필요한 비용이 발생할 수 있으므로, 사용 후 반드시 자원을 해제하는 것이 좋습니다.

대용량 데이터를 업로드해야 하는 경우에는 네트워크 속도에 따라 전송 시간이 길어질 수 있으므로 사전에 확인이 필요합니다. 또한, 민감한 데이터를 다루는 경우에는 전송 전 암호화하거나, 보안 설정이 강화된 인스턴스를 선택하는 것이 바람직합니다.

마지막으로 인기 있는 GPU 인스턴스는 수요가 높아 즉시 사용이 어려운 경우도 있으므로 예약 기능 등을 활용하는 것이 좋습니다.

GPUaaS로 누구나 AI를 다루는 시대, ‘하드웨어’가 아닌 ‘서비스’인 GPU

GPUaaS는 단순히 하드웨어를 빌리는 것을 넘어, AI와 고성능 컴퓨팅을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 만든 기반 기술입니다. 앞으로는 GPUaaS 기반으로 AIaaS, LLMaaS 등 더욱 다양한 형태의 서비스들이 등장할 것으로 보이며, AI 기술을 사용하는 방식이 점점 더 유연하고 접근 가능해질 것입니다. 기술의 보편화가 가속화될수록, 이제는 기술을 '보유'하는 것보다 '활용'할 수 있는 능력이 더 중요한 시대가 되었습니다.

한때는 대기업과 연구소만이 다루던 고성능 GPU, GPU는 더 이상 일부 전문가나 대기업만의 전유물이 아닙니다. 이제는 인터넷만 있으면 누구나 손쉽게 사용할 수 있습니다. GPUaaS는 고성능 연산 환경을 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 열어주는 서비스이며, 창작자와 연구자, 개발자 모두에게 더 많은 실험과 도전의 기회를 제공합니다. 자신만의 서비스를 구현할 수 있도록 돕는 새로운 인프라 형태인 것입니다.

이제는 고성능 연산 인프라를 직접 구매하지 않아도 됩니다. GPUaaS를 통해 필요한 순간, 적절한 비용으로 GPU 자원을 활용하여 더 빠르게 아이디어를 실현할 수 있는 시대가 열렸습니다.