AI 시대, GPU 클러스터링이 필요한 이유

GPU 클러스터링이란?

– AI 개발자가 주목하는 이유와 실무 활용법

AI 기술이 본격적으로 산업과 연구 전반에 확산되면서 기존의 컴퓨팅 인프라만으로는 한계에 도달하고 있습니다.
이제는 단일 GPU나 고성능 CPU만으로는 감당할 수 없는 연산 규모에 도달했습니다. 수십억 개, 많게는 1조 개 이상의 파라미터를 처리하려면, 병렬 연산이 가능한 새로운 컴퓨팅 인프라가 필요하죠.

예를 들어 GPT-4, Claude 3, Gemini와 같은 최신 언어 모델은 1조 개 이상의 파라미터를 다루며, 단일 GPU는 물론 단일 서버조차 감당할 수 없는 것이 현실입니다.
이 때문에 실제로 Microsoft, Meta, Google, Anthropic 등 대규모 AI 모델을 개발, 제공하고 있는 기업들은 모두 수천 장의 GPU/TPU를 병렬로 구성한 AI 슈퍼클러스터를 운영 중이라고 하죠.

참고
▶ GPT 모델 파라미터 비교 – Exploding Topics
▶ Meta의 GenAI 인프라 구축 사례 – Meta Engineering

왜 GPU 클러스터링일까?

단일 GPU의 한계를 넘는 병렬 처리 인프라

GPU 클러스터링.png

GPU는 원래 그래픽 연산을 위해 설계된 프로세서였습니다.
하지만 수천 개의 코어를 동시에 활용할 수 있는 구조 덕분에 지금은 AI 학습에 최적화된 연산 장치로 자리잡게 되었죠.
문제는 최신 AI 모델의 연산 요구가 단일 GPU의 한계를 넘어서고 있다는 점입니다.
그래서 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 GPU 클러스터링입니다.

GPU 클러스터링은 여러 개의 GPU를 고속 네트워크로 연결해 하나의 통합된 컴퓨팅 자원처럼 작동하게 만드는 기술로, 대규모 AI 모델의 학습과 추론을 병렬로 처리할 수 있게 해줍니다.

GPU 클라우드를 통한 클러스터링이 필요한 이유

병렬 연산 최적화: 수천 개의 코어를 가진 GPU를 다수 연결해 대규모 행렬 연산을 동시에 처리
자원 분배 유연성: 사용자 수요에 따라 GPU 자원을 동적으로 할당해 낭비 없는 운영
확장 가능성: 프로젝트 규모에 따라 GPU 수를 유연하게 조정
분산 학습 최적화: 대규모 모델을 분할해 여러 노드에서 병렬 학습 가능

GPU 클러스터, 실제로 어떻게 쓰이나요?

클러스터는 주로 대형 모델의 ‘학습’을 위해 사용됩니다. 특히 아래와 같은 분야의 AI 모델 등을 개발할 때 활발히 사용될 수 있죠.

자연어처리: GPT, HyperCLOVA, Llama 등 대형 LLM 모델 학습
이미지 생성: Stable Diffusion 등 고해상도 AI 생성
자율주행: 시뮬레이션 기반의 강화학습 환경
의료·금융: 고속 연산 기반 예측 모델

엘리스클라우드가 제공하는 GPU 클러스터 환경

엘리스는 GPU 기반 AI 인프라를 교육기관, 연구실, 기업 등에게 효율적으로 제공하기 위해 아래와 같은 환경을 제공합니다.

✅ AI 워크로드에 최적화된 인프라

NVIDIA H100, B200 등 고성능 GPU 제공
프로젝트 요구에 따라 다양한 사양의 GPU 리소스를 선택할 수 있으며, 대규모 작업에는 수십~수백 장 단위로 클러스터링된 인프라 제공이 가능합니다.
(예: 고객 요구에 따라 64장, 256장 등 클러스터 단위로 구성 가능)
인피니밴드 기반 네트워크 구성
엘리스는 고성능 AI 연산 환경을 위해 고속 저지연 통신(현재 속도 400Gbps, 올해 안으로 800Gbps 도입 예정)이 가능한 네트워크 아키텍처를 활용합니다.
InfiniBand 또는 동급 수준의 고속 인터커넥트 기술을 기반으로 GPU 간 통신 병목을 최소화합니다.
(※ 실제 구성 사양은 프로젝트 조건에 따라 상이할 수 있음)
유연한 클러스터 자원 관리
클러스터 노드는 컨테이너 오케스트레이션 환경에서 통합 관리되며, 사용자 단위 작업 분리, 자원 할당, 컨테이너 기반 개발 환경 구성 등을 유연하게 지원합니다.

✅ GPU 리소스 스케줄링 및 분산 학습 지원

리소스 분배 전략 기반 스케줄링
작업 특성과 자원 사용 현황에 따라 공정한 자원 분배를 지원하며, 사용자 단위 할당량 기반의 스케줄링 정책을 구성할 수 있습니다.
병렬 학습 및 다중 작업 처리 최적화
분산 학습 환경에서도 GPU 리소스를 병목 없이 활용할 수 있도록 작업 큐 및 자원 조정 기능을 제공합니다.

✅ 다양한 AI 프레임워크와의 호환성

사전 구성된 컨테이너 이미지 제공
TensorFlow, PyTorch, HuggingFace Transformers 등 주요 프레임워크가 사전 설치된 컨테이너를 제공하여 빠르게 개발 환경을 구성할 수 있습니다.
웹 기반 개발 인터페이스 지원
JupyterLab, VS Code 등을 통해 별도 환경 구성 없이도 학습, 추론, 시각화를 한 곳에서 수행할 수 있습니다.

GPU 클러스터, 꼭 직접 구축해야 할까요?

NVIDIA H100 한 장의 시장가는 2024년 기준 약 4,000만~5,000만 원 수준이며, 수십 장을 병렬로 구성할 경우 초기 투자 비용은 기본 억 단위부터 수십 ~ 수백억 규모에 이를 수 있습니다.
하지만 엘리스클라우드는 GPU 인프라를 직접 구매하지 않고도, 필요한 시점에 필요한 만큼 사용할 수 있는 클라우드 환경을 제공합니다.

단일 GPU 또는 소규모 리소스는 온디맨드 방식(정액제 또는 시간 단위 과금)으로 즉시 사용 가능
클러스터는 크기와 기간에 따라 주 단위부터 협의 후 제공

이처럼 GPU 사용 목적과 규모에 따라 유연한 구성이 가능하며, 엘리스클라우드는 아래와 같은 클러스터 구성을 지원합니다.

다양한 클러스터 구성 옵션
사용 목적에 따라 GPU 종류 및 장비 수량 선택 가능
(소규모 실험부터 수백 장 단위의 클러스터까지 확장 지원)
실험, 교육 프로젝트에 적합한 유연한 구조
초기 장비 투자 없이도 고성능 환경에서 AI 모델 학습 및 실험 가능

마무리하며

이제 AI는 기술 그 자체보다도, 누가 더 효율적인 인프라를 갖췄는가의 싸움이 되고 있습니다.
모델의 성능, 학습 속도, 추론 정확도는 결국 컴퓨팅 인프라가 좌우하죠.
엘리스는 이러한 시대적 변화에 맞춰 누구나 AI 모델을 제대로 학습하고 실험할 수 있는 현실적이고 유연한 GPU 클러스터 환경을 제공하고 있습니다.

엘리스클라우드의 GPU 클러스터 환경, 지금 바로 확인해보세요!

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