안녕하세요 와탭랩스입니다!

이번 6월호에서는 최근 테크 업계에서 가장 주목받는 키워드인 GPU, 그리고 GPU 모니터링에 대해 이야기해보려 합니다. 요즘 GPU에 대한 소식은 테크, 정치 분야 구분할 것 없이 곳곳에서 들려옵니다.

대표적으로, 2025년 3월 챗GPT에서 지브리 스타일 이미지 생성이 전 세계적으로 화제가 되었을 때 오픈AI의 CEO 샘 알트만은 X(구 트위터)에 다음과 같이 말했습니다.

짧은 문장이지만, AI와 GPU의 밀접한 관계를 단번에 인지할 수 있는 표현이었는데요.

지난 5월 14일에는 과학기술정보통신부에서 연내 1만 장의 GPU를 확보하겠다는 계획을 발표했습니다. 또한, 현 정부는 2030년까지 GPU 5만 장을 확보하겠다는 내용을 주요 공약 중 하나로 내세우고 있습니다.

이 같은 정부의 공약과 과기부의 계획을 함께 살펴보면 한 가지는 분명해집니다. GPU는 더 이상 특정 산업이나 일부 기술 기업만의 자산이 아니라, 국가 경쟁력을 좌우하는 전략 자산으로 자리 잡았다는 점입니다.

GPU 인프라를 얼마나 확보하고, 얼마나 효율적으로 운영하느냐는 기업은 물론, 국가의 미래 경쟁력을 결정짓는 핵심 과제가 되었습니다. 이번 레터를 통해 GPU가 정확히 무엇이며, 왜 이토록 중요한 자원이 되었는 지를 하나씩 살펴보고자 합니다.

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“기업과 국가의 미래 경쟁력” GPU는 무엇인가?

GPU(Graphics Processing Unit)는 ‘그래픽 처리 장치’를 의미합니다. 원래는 3D 그래픽을 빠르게 처리하기 위한 특화된 하드웨어였지만, 현재는 그 역할이 크게 확장되었습니다.

GPU는 수천 개의 연산 유닛을 동시에 활용할 수 있는 구조 덕분에 복잡한 연산을 빠르게 처리하는 병렬 처리 능력이 뛰어납니다. 이러한 특성으로 인해 AI, 머신러닝, 자율주행, 영상 랜더링, 시뮬레이션, 과학기술 계산 등 대규모 데이터를 실시간으로 분석하거나 학습해야 하는 고성능 컴퓨팅 분야에 널리 사용되고 있습니다.

종종 CPU와의 차이를 궁금해하는 경우가 있는데, CPU가 일상적이고 범용적인 계산을 담당한다면 GPU는 대량의 계산을 빠르게 수행하는 전문 엔진으로 볼 수 있습니다. 비유하자면, CPU는 다방면에서 빠르게 판단하는 ‘멀티태스킹 전문가’, GPU는 동일한 작업을 대량으로 동시에 처리하는 ‘병렬 처리 전문가’라고 할 수 있습니다.

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왜 지금 GPU에 모든 시선이 쏠리는가?

GPU에 대한 관심이 폭발적으로 증가한 배경에는 인공지능, 특히 생성형 AI의 대중화가 있습니다. 챗GPT, Claude, Perplexity 등 수많은 AI 서비스들은 수억~수천억 개의 파라미터를 연산하고 처리해야 하며, 이는 CPU로는 감당할 수 없는 수준의 연산량입니다. 이 연산을 가능케 하는 것이 바로 GPU입니다.

또한, 데이터 자체의 양도 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 최신 글로벌 리서치에 따르면 2025년 하루 생성되는 데이터가 약 402엑사바이트(EB) 정도라고 하며, 이는 128GB 스마트폰 약 31억 4천만 대 분량입니다.

쏟아지는 데이터를 빠르게 처리하기 위해 고성능 연산 자원에 대한 수요가 높아질 수 밖에 없었고, GPU는 이러한 환경에서 가장 강력한 선택지로 자리잡게 되었죠.

이에 더해, 클라우드 서비스의 발전도 GPU 확산을 촉진하고 있습니다.

AWS, GCP, Azure와 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼은 GPU 서버를 GPU as a Service 형태로 제공하고 있어 기업은 장비 구매 없이도 고성능 GPU를 활용할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 GPU는 더 이상 일부 기술 기업만의 전유물이 아닌, 누구나 쉽게 접근할 수 있는 핵심 자산이 되었습니다.

이러한 산업 구조의 변화는 GPU를 단순한 장비가 아닌, AI 시대를 지탱하는 핵심 인프라로 만들었고, 이는 현재 진행형입니다.

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“고비용, 짧은 수명” 효율적인 GPU 운영의 필요성

GPU는 일반적으로 고가의 장비입니다. 서버 한 대에 탑재된 GPU 한 기기만 해도 수백만 원에서 수천만 원에 이르며, 클라우드 환경에서는 시간 단위 과금이 적용되기 때문에 운영 효율이 비용과 직결됩니다.

또한, GPU는 고온·고부하 환경에서 작동하기 때문에 CPU보다 수명이 짧고, 상태 변화에도 더 민감합니다.

문제는 이렇게 고가의 자원을 실제 업무에서 얼마나 효율적으로 사용하고 있는지 조직이 제대로 파악하지 못한다는 데 있습니다.

GPU가 '작동 중'이라고 해서 꼭 연산이 이뤄지고 있는 것은 아니며, 수십 분 혹은 몇 시간 동안 유휴 상태로 낭비되고 있는 경우도 많습니다. 특히 여러 부서가 GPU를 공유하는 환경에서는 누가, 얼마나 사용하고 있는지 실시간으로 확인하지 않으면 자원 편중이나 병목이 발생하기 쉽습니다.

또한, GPU의 짧은 수명 역시 운영 효율성 확보의 필요성을 더욱 부각시킵니다. 일부 기업은 실제 운영 환경에서 GPU의 수명을 1~3년으로 간주하고 있으며, 이 짧은 기간 내에 고가의 리소스를 최대한 활용해야 한다는 운영 압박을 받고 있습니다.

이처럼 GPU의 활용률과 상태를 정밀하게 파악하고, 병목이나 리소스 낭비를 조기에 식별할 수 있는 운영상의 관측성과 가시성 확보가 점점 더 중요한 과제로 여겨지고 있습니다.

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GPU 모니터링이 필요한 5가지 이유

고비용·짧은 수명의 자원을 최대한 활용하려면 GPU의 상태와 활용도를 정밀하게 관리할 수 있는 모니터링 체계가 필요합니다. 하지만, 많은 조직이 GPU를 ‘도입’하는 데만 집중하고, 정작 ‘어떻게 운영할 것인지’에 대해서는 충분히 대비하지 못한 경우가 많습니다.

GPU 특성상 비효율적인 사용이 곧바로 비용 손실로 이어지기 때문에 실시간 모니터링을 통해 자원을 효과적으로 관리하는 것이 중요합니다. GPU 모니터링이 왜 필요한지에 대한 이유를 5가지로 정리했습니다.

1️⃣ GPU는 고가 자산, 낭비는 곧 손실입니다

GPU 서버 한 대의 가격은 수천만 원에 달하며, 클라우드 환경에서는 사용 시간에 따라 비용이 지속적으로 발생합니다. GPU가 유휴 상태이거나 활용률이 낮은 채 운영된다면 그 자체로 큰 비용 손실입니다. GPU 모니터링은 리소스 낭비를 줄이고 사용률을 극대화하는 가장 현실적인 대응책입니다.

2️⃣ GPU는 수명이 짧고, 고장 확률이 높습니다

GPU는 고온·고부하 환경에서 작동하기 때문에 CPU보다 고장 확률이 높고 수명도 짧습니다. 메타(Meta)는 데이터센터 GPU의 연간 고장률을 약 9%, 3년 누적 고장률을 27% 수준으로 보고했습니다. 또한, Tom’s Hardware의 보도에 따르면, 클러스터 장애 중 30% 이상이 GPU 하드웨어 고장에서 기인했고, 같은 기간 CPU 고장은 2건에 불과했다고 전합니다.

일부 기업은 GPU의 실제 수명을 1~3년 수준으로 보고 있으며, 이 짧은 기간 내에 최대 성과를 내야합니다. 온도, 전력, 메모리 사용량 등을 실시간으로 모니터링하지 않으면 장애를 사전에 인지하고 대응하기 어렵습니다.

3️⃣ AI 작업별 GPU 사용 패턴은 전혀 다릅니다

AI의 학습(Training)과 추론(Inference)은 GPU를 사용하는 방식이 근본적으로 다릅니다. 학습은 장시간 고부하 연산, 추론은 짧고 반복적인 요청 처리로 리소스를 점유합니다.

이처럼 작업 특성에 따라 GPU 활용 패턴이 달라지기 때문에 메모리 점유율, 연산 코어 사용률 등을 세밀하게 추적해야 성능 병목 없이 효율적인 운영이 가능합니다. GPU 모니터링은 이러한 워크로드 특성을 파악하고, 리소스를 최적화하기 위한 출발점입니다.

4️⃣ 기본 쿠버네티스 도구로는 GPU 병목을 보기 어렵습니다

AI 워크로드를 쿠버네티스 환경에서 운영하는 조직이 증가하고 있지만, 기본적인 K8s 모니터링 도구는 CPU와 메모리 중심으로 설계되어 있어 GPU 관련 정보는 제한적인 경우가 많습니다.

Pod 단위로 GPU가 어떻게 할당되고 있는지, 어떤 프로세스가 병목을 유발하는지, 실제 사용률은 어떤지 등을 실시간으로 파악하지 못하면 자원 낭비는 물론, 장애 대응 속도도 떨어질 수밖에 없습니다.

GPU 메트릭을 별도로 수집하고 시각화할 수 있는 모니터링 체계 없이 쿠버네티스 기반의 AI 인프라를 운영하는 것은 계기판 없이 비행기를 조종하는 것과 다르지 않습니다.

5️⃣ GPU는 보유보다 활용이 중요합니다

GPU 모니터링은 단순히 사용량을 수치로 확인하는 것을 넘어, 자산 수명을 예측하고, 장애를 조기에 감지하며, 부서 간 자원 충돌을 줄이는 데까지 영향을 미칩니다. 특히, 여러 팀이 GPU를 공유하는 조직에서는 모니터링 데이터를 기반으로 공정한 자원 배분과 운영 정책 수립이 가능해집니다.

GPU를 ‘얼마나 보유하고 있는가’보다 ‘어떻게 운영하고 활용하는가’가 훨씬 중요한 시대입니다. GPU를 제대로 ‘볼 수 있는 능력’은 곧 조직의 인프라 운영 신뢰성과 효율성을 결정짓는 핵심 역량입니다.

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마치며: GPU, 이제 ‘보이는 자산’이어야 합니다

AI 시대의 경쟁력은 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 처리하느냐에 달려 있으며, GPU는 그 중심에 있는 자원입니다. 그러나 고가의 GPU를 '보이지 않는 상태'로 사용하고 있다면, 그 성능을 충분히 활용하지 못하고 있을 가능성이 큽니다.

그동안 많은 조직이 nvidia-smi와 같은 CLI 기반 도구로 GPU 상태를 확인해왔습니다. 이러한 방식은 단일 서버 수준에서는 유용할 수 있지만, 수십 대 이상의 서버에서 GPU를 운영하는 대규모 환경에서는 실시간 모니터링, 경고 알림, 사용자별 사용 이력 추적, 장기적인 분석 기능이 필수적입니다.

와탭은 최근 쿠버네티스 환경을 위한 GPU 모니터링 기능을 새롭게 출시했습니다. 고객이 고가의 GPU 자원을 낭비 없이 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.

와탭 GPU 모니터링의 강점은 일반적인 솔루션이 단순히 GPU 수치 정보만 제공하는 데 그치는 반면, GPU부터 애플리케이션까지 연결된 종합적인 인사이트를 제공한다는 점입니다. 이를 통해 실질적인 문제 진단부터 자원 최적화까지 이어지는 통합적 운영 관리가 가능합니다.

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GPU 모니터링은 단순한 상태 확인을 넘어 비용 절감, 성능 향상, 장애 예방, 협업 최적화 등 다양한 측면에서 조직의 경쟁력을 높이는 도구입니다. GPU는 ‘언제, 어떻게, 얼마나 효율적으로 사용되는지’를 정밀하게 관측할 수 있을 때 비로소 전략 자산으로서의 진정한 가치를 발휘합니다!

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