GPUaaS(GPU as a Service)란? AI 연구용 클라우드 완벽 정리

“일주일 넘게 기다린 끝에 겨우 한 번 돌렸어요”

GPU 자원 없어서 실험 시작조차 못하신 적 있으시죠?

서울의 한 국립대 박사과정 연구원 A씨는 요즘 ‘AI 실험 한 번 하기가 하늘의 별 따기’라고 말합니다. 모델 구조는 준비됐고 데이터도 다 정리돼 있지만, 정작 GPU 자원과 인프라가 없어 실험 일정이 계속 밀리고 있다는 겁니다.

“진짜 심할 때는 GPU 사용 대기 순번이 몇 페이지를 넘어가야 할 정도로 많은 사람들이 쓰고 있긴 합니다.
일주일 가까이 기다린 적도 있는 것 같습니다. 실험 하나 돌릴 때 보통 GPU 한 장씩 사용해요. 서버에 4개 있는데 남들도 사용해야 되다 보니까…”
(출처: KBS 뉴스)

이런 상황은 특정 연구실만의 일이 아닙니다.

딥러닝이나 자연어처리 모델을 다루는 많은 연구실들이 지금도 GPU 자원 부족 때문에 실험이 중단되거나, 결국에는 연구자들이 발품을 팔아 직접 GPU를 구하러 다녀야 하는 일이 일어나고 있습니다.

한국어 특화 LLM을 개발 중인 한 대학교 연구팀은 정부 예산이 제때 확보되지 않으면서 넉 달 동안 연구가 중단되는 일도 발생했습니다.

“사실 그 시간이 굉장히 아깝죠. 왜냐하면, 언어 모델은 한 달 한 달 바뀌는데 저희가 2월에 고안해놨던 최신 기술이 지금은 또 달라졌거든요.”
(출처: JTBC)

그렇다고 최신 GPU를 직접 구매하는 것도 쉬운 일이 아닙니다.

A100, H100 같은 고성능 GPU는 대당 수천만 원에 달하고, 정부 승인과 전력 인프라 등의 물리적 제약도 큽니다. 실제로 서울대조차도 최신 GPU 장비는 ‘제로(0)’에 가깝다는 보도가 나올 정도죠.

GPUaaS, 빌려 쓰는 GPU

고성능 GPU가 없으면 아무리 좋은 모델이라도 실험해볼 수 없는 현실 속에서 획기적인 대안으로 주목받고 있는 것이 바로 GPUaaS(GPU as a Service), GPU를 필요할 때만 빌려 쓰는 클라우드 서비스입니다.

GPUaaS는 고성능 GPU를 클라우드 형태로 제공하는 서비스입니다. 사용자는 자체 장비를 보유하거나 관리할 필요 없이, 필요한 시간에만 GPU 자원을 할당받아 사용할 수 있습니다. 덕분에 GPUaaS는 대학 연구실, 스타트업, 생성형 AI 기업, 게임 엔진 개발사, 영상・CG 산업 등 고성능 연산이 필요한 다양한 분야에서 빠르게 도입되고 있으며, 기존 온프레미스 GPU 인프라의 한계를 효과적으로 보완하고 있습니다.

GPUaaS는 고성능 GPU를 클라우드 형태로 제공하는 서비스입니다. 사용자는 자체 장비를 보유하거나 관리할 필요 없이, 필요한 시간에만 GPU 자원을 할당받아 사용할 수 있습니다. 덕분에 GPUaaS는 대학 연구실, 스타트업, 생성형 AI 기업, 게임 엔진 개발사, 영상・CG 산업 등 고성능 연산이 필요한 다양한 분야에서 빠르게 도입되고 있으며, 기존 온프레미스 GPU 인프라의 한계를 효과적으로 보완하고 있습니다.

📌GPUaaS의 핵심 장점

• 초기 투자 없음 → 수천만 원짜리 장비를 사지 않아도 됨
• 자원 사용의 유연성 → 프로젝트 일정, 실험 주기, 워크로드 변화에 맞춰 GPU 자원을 즉시 확장하거나 축소할 수 있음
• 설치/관리 부담 없음 → 장비 관리, 드라이버 설치, 펌웨어 업데이트 생략
• 최신 기술 접속 가능성 → H100, A100 등 고사양 GPU 아키텍처를 별도 구축 없이 활용 가능

GPUaaS, 이런 분들에게 추천합니다

• 공용 서버 순번을 기다리는 데 지친 연구원

• GPU 구매 예산이 부족한 대학 연구실

• 다양한 실험을 반복해야 하는 AI 연구팀

• GPU 서버 세팅이나 유지보수가 어려운 교수님과 대학원생

• 단기 AI 프로젝트를 빠르게 돌려보고 싶은 스타트업 팀

GPUaaS는 특히 실험 중심의 연구 환경에서 강력한 생산성을 발휘합니다. 필요한 만큼만 쓰고, 안 쓸 때는 비용이 들지 않으니 예산 낭비도 적습니다.

대표적인 GPUaaS

여전히 많은 연구실이 해외 클라우드에 의존하고 있습니다. 해외 클라우드는 인프라가 뛰어난 대신 환율에 민감한 달러 결제, 수요 집중 시 대기 시간 발생 같은 불편함이 존재합니다. 반면 국내 GPUaaS 시장은 아직 초기 단계에 머물러 있어 즉시 할당 가능한 온디맨드 GPU 클라우드가 많지 않은 현실인데요.

그렇다면 나의 연구 개발 환경에 적합한 대표적인 GPUaaS는 어떤 것이 있을지 살펴보겠습니다.

1. AWS, GCP

• 글로벌 인프라, 다양한 GPU 인스턴스
• 가격대가 높고 실험 단위 사용에는 과금 예측이 어렵다는 평가
• 학술 목적에는 다소 부담될 수 있음

2. Lambda Labs

• 딥러닝 전용 GPU 제공
• 저렴하지만 서버에 따라 대기시간이 꽤 긴 편
• 인스턴스 요금 달러 기준, 환율에 민감
• 세금 처리나 결제 이슈로 법인 사용은 다소 번거로움

3. 엘리스클라우드

• 국내 대학 연구실을 위해 최적화된 GPUaaS
• GPU 실시간 할당 → 대기 없이 바로 실험 가능
• 딥러닝 환경 자동 구성 → VS Code, JupyterLab 기본 탑재
• 연구실 맞춤 기능 → 팀 과금, 공동 실험, 데이터 보안까지 전부 포함

특히 H100, A100 등 고사양 장비를 글로벌 클라우드보다 최대 77% 저렴하게 사용할 수 있어, 실제로 국내외 대학에서 빠르게 도입이 확산되고 있습니다.

(🔎 엘리스클라우드, 최신 GPU 및 국산 NPU 이용 기관 수 6개월 만에 9배 이상 성장)

엘리스클라우드: “실험 속도 3배, 마감 스트레스 1/3”

“엘리스클라우드의 H100 환경으로 바꾼 덕분에
학습 속도가 2~3배 빨라졌고, 마감일을 맞출 수 있었습니다.”
-미네소타대학교 김재원 연구원

미네소타대학교의 김재명 연구원은 RL(강화학습) 모델 실험에 엘리스클라우드를 활용했습니다.
기존에는 대학 공용 GPU 서버를 사용했지만, 대기 시간과 설정 복잡도로 인해 실험 효율이 크게 떨어지는 상황이었죠. 특히 논문 마감 일정이 임박한 상황에서 GPU 자원을 확보하지 못해 학습 속도를 포기하거나 실험을 축소해야 하는 경험도 여러 번 있었다고 합니다.

엘리스클라우드를 통해 H100 환경으로 전환한 이후, 모델 학습 속도는 기존 대비 2~3배 향상되었고, 논문 마감 전에 여러 실험 조건을 반복 테스트할 수 있을 정도의 시간적 여유도 확보하게 됐습니다.
(김재명 연구원 인터뷰 자세히 보기)

“이전에는 리소스 때문에 순차적으로 실험을 돌려야 했는데,
이제는 동시에 여러 개의 실험을 진행할 수 있어 마감 대응력이 완전히 달라졌습니다.”
-고려대학교 정보대학 인공지능학과 AGI Lab

고려대학교의 AGI Lab은 대형 언어모델(LLM)을 학습시키는 프로젝트를 수행 중이었습니다.
하지만 GPU 자원이 제한적인 공용 서버 환경에서는 팀원 간 스케줄 충돌이 빈번했고, 환경 설정이나 라이브러리 버전 문제로 하루 이상 실험이 지연되는 경우도 있었습니다.

엘리스클라우드를 통해 GPUaaS를 도입한 후에는 필요한 GPU 자원을 팀 단위로 실시간 할당받을 수 있게 되었고, Jupyter, VS Code 등 사전 구성된 환경 덕분에 설치 이슈 없이 바로 실험에 착수할 수 있었습니다.
(고려대학교 AGI Lab 인터뷰 자세히 보기)

정리하며: 이제는 GPU도 구독으로

GPU 자원이 부족해 실험을 미루거나 축소하고, 설치나 환경 구성에 시간을 허비하는 일이 반복되고 있다면 GPUaaS로 전환해야 할 때입니다.

실제로 미국, 중국, 그리고 글로벌 IT 기업까지 이미 GPU 온디맨드 시대에 진입했고, 시장조사기관 Precedence Research에 따르면 글로벌 GPUaaS 시장 규모는 2025년 약 49억 6,000만 달러에서 2034년 연평균 23.0% 성장해 318억 9,000만 달러에 이를 것으로 전망되고 있습니다.

엘리스클라우드는 국내 연구자들에게 적합한 대표적인 GPUaaS로, 실시간 자원 할당, 자동 환경 구성, 협업 기능까지 갖춘 최적의 인프라를 제공할 뿐만 아니라, 맞춤형 기술 지원을 통해 연구 외적인 스트레스를 대폭 줄일 수 있습니다.

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