기업 내 GPU 서버 도입 시 고려사항 4가지

생성 AI의 시대가 열리면서 GPU의 중요성도 부각되고 있습니다. AI용 GPU 시장에서 80% 이상의 점유율을 차지하는 엔비디아의 주가가 1년 사이에 230% 이상 상승한 것을 살펴보면, GPU의 역할과 중요성을 더욱 명확히 이해할 수 있는데요. 이번 콘텐츠에서는 GPU가 왜 이렇게 각광받고 있는지 살펴보고, 기업이 AI 교육과 데이터 분석에 GPU 서버를 도입할 때 고려해야 할 주요 사항에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

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GPU, CPU, NPU 차이점

GPU(Graphics Processing Unit)는 병렬 처리 방식에 특화된 컴퓨팅 장치입니다. 자세한 개념은 지난 콘텐츠에서 설명한 적이 있는데요. 오늘은 CPU, GPU, NPU의 차이점을 정리해 보겠습니다.

CPU와 GPU, NPU는 각각 특화된 분야를 가지고 있습니다. CPU는 범용적인 처리 장치로 다양한 작업을 수행하지만, GPU는 그래픽 처리에 특화되어 고성능 컴퓨팅 작업에 적합합니다. 또한 GPU와 유사하게, NPU도 고성능 컴퓨팅 작업에 유용한데요. 그러나 NPU는 GPU보다 AI 교육 및 연구와 딥러닝 작업에 더 최적화되어 범용성이 매우 낮습니다. CPU, GPU, NPU의 범용성, 성능, 전력 효율을 비교해 보면 아래와 같이 정리할 수 있습니다.

1. 범용성: CPU > GPU > NPU

2. 성능(딥러닝 기준): NPU > GPU > CPU

3. 전력 효율(딥러닝 기준): NPU > GPU > CPU

GPU 서버 활용 사례

GPU 서버는 GPU 인프라 자원을 할당받아 사용할 수 있는 가상화 컴퓨팅 서비스입니다. GPU는 수천 개의 코어로 병렬 연산을 수행하여 반복적이고 비슷한 대량의 연산을 빠르게 처리합니다. 원래는 게임, 디자인 등 그래픽 작업에 주로 활용되었지만, 최근에는 딥러닝, AI, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

기업이 GPU 인프라를 활용하고자 할 때, 자체 서버를 구축하기보다는 클라우드 서비스를 통해 할당받는 경우가 많습니다. 이는 고가의 GPU를 직접 구매하고 서버를 관리하는 것보다, 잘 구성된 클라우드 서비스를 이용하는 것이 초기 비용을 절감하고, 높은 안정성을 유지하면서 빠르게 자원을 활용할 수 있는 방법이기 때문입니다. 기업은 GPU 서버 클라우드를 통해 딥러닝, AI 교육 및 연구뿐만 아니라 그래픽 처리, 시뮬레이션, 데이터 분석, 머신러닝 등의 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 이를 통해 기업 혁신을 가속화할 수 있습니다.

1. 최신 성능의 GPU 사용이 가능한가?

먼저 딥러닝 및 다른 고성능 작업을 더욱 효율적으로 수행하기 위해서는 최신 성능의 GPU를 사용하는지 확인해야 합니다. 최근 기술의 발전에 따라 지속적으로 새로운 알고리즘 및 모델이 등장하고 있어 이를 반영한 최신 GPU가 더 높은 성능과 효율성을 제공하여 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 엘리스 GPU 클라우드 서비스에서는 최고 성능의 GPU 서버팜을 구축하여 세계 최고 수준의 인프라를 제공하고 있습니다.

2. 합리적인 비용에 GPU 서버 사용이 가능한가?

다음으로 합리적인 비용으로 GPU 클라우드 서비스를 활용할 수 있는지 고려해야 합니다. 특히 자원을 유연하게 할당할 수 있는 가격 플랜을 확인해야 하는데요. 엘리스 GPU 클라우드 서비스에서는 기업 상황에 맞게 비용을 지불할 수 있도록 Basic, Pro 플랜을 구분하고 있어 다양한 조건을 따져보고, 좀 더 합리적인 비용으로 서비스 사용이 가능합니다.

3. 안정적인 GPU 서버 할당이 가능한가?

세 번째로 안정적인 서버 할당이 가능해야 합니다. 작업 중간에 GPU 서버가 갑자기 중단되거나 성능이 저하되면 데이터 손실, 작업 시간 증가 등 자원 낭비를 초래하기 때문입니다. 엘리스 GPU 클라우드 서비스는 국내에 위치한 서버팜으로 초고성능의 안정적인 연결을 지원하는데요. 이를 통해 안정성은 물론 짧은 대기 시간, 데이터 전송 속도, 민감 데이터 주권 규정 등 여러 장점을 제공하고 있습니다.

4. GPU 서버 활용을 극대화하는 부가 서비스가 있는가?

마지막으로 GPU 서버 활용을 극대화할 수 있는 부가 서비스가 있는지 따져보는 것이 좋습니다. 예를 들어 GPU를 활용해 AI 교육과 연구에 활용하고 싶은 경우라면, 이러한 환경을 즉시 제공하는 서비스를 이용하면 좋습니다. 엘리스 AI 전용 GPU 클라우드 서비스는 AI 교육과 연구, 서비스 개발에 필요한 여러 환경을 제공하고 있는데요. 엘리스 LXP와 연동하여 초고용량 데이터를 바탕으로 AI 교육, PBL, 코딩테스트, 경진대회까지 진행할 수 있도록 환경을 제공하고 있습니다.

이처럼 GPU 서버를 선정할 때는 ① 성능, ② 비용, ③ 안정성, ④ 기능 및 기술 지원도를 고려하는 것이 좋습니다. 엘리스 GPU 서버는 이 모두를 충족하는 선택지로, AI 교육이나 데이터 분석 등 전사적인 DX를 꿈꾸는 기업에 추천합니다.

지금까지 GPU, CPU, NPU의 차이점과 GPU 서버 활용 사례, 서버 선정 시 고려 사항 4가지를 알아보았습니다. 이번 콘텐츠가 기업에 적합한 GPU 서버를 이해하는 데 많은 도움이 되었길 바랍니다. 이미 여러 기관 및 기업에 AI 교육, 연구 및 DX를 위한 활동에 GPU 클라우드를 제공한 경험이 있는 엘리스는 노하우를 바탕으로 맞춤형 GPU 솔루션도 제공하고 있는데요. 합리적인 가격에 최신 성능의 GPU를 맞춤형으로 사용하고 싶은 기업이라면 엘리스와 함께해 보세요.

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