GPU란 무엇일까? 개념부터 활용 예시까지!

엘리스2022-11-04

GPU란 무엇일까?

오늘날 많이 언급되며 사용되는 GPU란 무엇일까요? 우선 GPU란 ‘Graphics Processing Unit’의 줄임말 입니다. 이러한 개념 설명은 막연하게 느껴질 수 있는데요. 지금부터 GPU란 무엇인지 CPU, GPU 차이를 통해서 구체적으로 알아보겠습니다.


CPU GPU 차이

흔히 알고 있는 CPU (Central Processing Unit)는 명령어가 입력되는 순서대로 데이터를 처리하는 직렬(순차) 처리방식에 특화된 구조를 가지고 있습니다. 반면, GPU는 수천 개의 코어로 이뤄져서 여러 명령어를 동시에 처리하는 병렬 처리방식을 가지고 있습니다. 따라서 CPU와 GPU 차이로 보는 GPU란 CPU보다 효율적인 코어로 구성되어 대규모 데이터를 병렬로 빠르게 처리할 수 있도록 최적화된 컴퓨팅 자원입니다.

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<출처> [nvidia]

정리하자면 CPU는 복잡한 연산을 순서대로 빠르게 집중하는 반면, GPU는 쉽고 단순한 작업을 병렬적으로 대량 처리하는데 특화되어 있습니다. 예를 들어, 화면에 그래픽을 표시하려면 대량의 단순한 그래픽 데이터 정보를 동시에 처리해야 하므로 CPU보다 GPU 사용이 더 적합하다 볼 수 있습니다. 물론 CPU도 연산이 가능하지만 효율성이 떨어집니다.

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<출처> [엘리스]


GPU 서버는 어디에 활용하면 좋은가요?


GPU 서버란?

GPU 서버란 AI, 빅데이터 등 DX 플랫폼을 위한 대용량 연산에 장점을 가진 GPU를 활용한 인프라입니다. 이러한 서버는 수천 개의 코어로 병렬 연산을 수행하여 빠른 연산 처리가 가능합니다. 이러한 연산 처리가 주된 분야로는 대표적으로 이미지 프로세싱, 렌더링 또는 데이터 분석 작업이 주요한 영상, 게임, 인공지능 등이 있습니다. 그 중에서도 인공지능은 단순 계산을 동시에 처리하는 병렬 처리 작업이 필수다 보니 이러한 병렬 처리에 특화된 GPU가 인공지능 소프트웨어를 작동시키는 중요한 역할을 맡고 있습니다.

위의 그림과 같이 현재 GPU 서버는 로그 분석, 이상치 탐지, 자연어 처리 등 다양한 서비스와 산업에 사용되고 있고 새로운 분야에도 도입될 예정입니다. 그렇다면 이러한 GPU 서버는 실제로 어떻게 사용되는 것일까요? 다음은 실제 활용되고 있는 GPU 서비스 예시를 알아보겠습니다.



GPU 서비스에는 무엇이 있을까?


GPU 클라우드 비즈니스

GPU는 정확한 인프라 수요 예측과 계획이 어려운 고가의 컴퓨팅 자원이며 CPU 대비 최대 5배 높은 전력 사용, 네트워크, 공간 비용, 운영 및 유지 관리 비용 등 부수적인 비용이 추가됩니다. 이에 GPU를 직접 구매 또는 대여하여 서버를 구축하는 것은 큰 부담이 될 수 있습니다. 또한, GPU 자원은 CPU와는 달리 여러 명의 사용자가 동시에 이용하기 위해서는 사전에 분배 및 할당 과정이 필요한데, 이를 관리하기 위한 소프트웨어의 개발 및 운영이 추가적으로 필요합니다.
이러한 불편함과 사용자들의 니즈를 해결하기 위해 GPUaaS (GPU-as-a-Service) 혹은 GPU 클라우드가 탄생했습니다. 해당 클라우드는 여러 개의 GPU를 필요에 따라 구매하여 동시에 사용할 수 있습니다. 클라우드 기술을 활용하여 고급 인프라를 구축할 필요 없이 GPU의 처리 능력을 기업과 개발자들이 편리하게 사용할 수 있게 된 것입니다.

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<출처> [nvidia]

GPU 클라우드 서비스


구글 Colaboratory

Colab은 별도의 설정이 필요 없는 클라우드에서 실행되는 Jupyter 노트북 환경을 제공합니다. 또한 Python 라이브러리에 대한 쉬운 액세스, 50GB 하드 드라이브 공간, 12GB RAM 및 무료 GPU 제공의 특징을 가지고 있습니다. 이는 머신러닝 실무자에게 매력적으로 느껴지는 조건입니다. 하지만 유료 버전을 사용하더라도 Colab 의 내부 정책에 따라 GPU 를 할당받지 못하거나, 자원을 할당받더라도 해당 자원을 언제까지 쓸 수 있는지 알 수 없으며, 최대한 오래 쓰더라도 연속된 24시간 이상은 사용할 수 없는 등의 단점이 있습니다.


Paperspace

Paperspace는 특히 머신 러닝 및 딥러닝 애플리케이션을 위한 다양한 고성능 GPU 머신을 보유한 것으로 유명합니다. 이 회사는 Windows 및 Linux에서 GPU 지원 VM을 제공하는 Core와 기계 학습 사용자를 위한 노트북, 워크플로 및 배포를 제공하는 Gradient, 두 가지 주요 제품을 보유하고 있습니다.
Paperspace의 장점은 다양한 인스턴스 종류, 간단한 UI, 무료 GPU 옵션입니다. 다만 무료 버전의 경우 비공개 프로젝트 생성이 불가능하며 미국에 데이터센터가 있기 때문에 국내에서 사용시 높은 통신 지연시간으로 인해 사용이 매끄럽지 않을 수 있습니다.


Linode

2022년 Akamai가 인수한 Linode는 한때 클라우드 컴퓨팅 산업의 개척자 중 하나였습니다. Linode가 2003년에 출시되었을 때, ‘클라우드 컴퓨팅’과 ‘클라우드 인프라’라는 개념이 막 자리 잡히고 있을 때였습니다. Linode는 당시 애플리케이션 호스팅을 위해 클라우드에서 서버를 정말 쉽게 사용할 수 있도록 만든 최초의 제품이였습니다. Linode의 가장 큰 장점은 저렴한 가격이지만 GPU의 다양성이 많지 않다는 단점도 있습니다.


아마존 Elastic Compute Cloud

Amazon Elastic Compute Cloud 또는 EC2는 AWS 포트폴리오에서 가장 오래된 제품 중 하나입니다. 2006년 공개 베타 릴리스 당시 라인업에 GPU가 없었지만 이후에 출시 되었습니다. AWS SageMaker라는 서비스의 등장하면서 GPU 라인업이 더 확정되었습니다. 그러나 AWS가 클라우드 컴퓨팅 시장의 메인 플레이어라는걸 감안할 때 EC2가 지원하는 GPU옵션이 매우 적다고 느낄 수 있습니다. 또한 실행자원이 게런티 되는 특성상 가격이 타 솔루션보다 매우 높은 편입니다.


Jarvis Labs

Jarvis Labs는 2019년에 설립된 인도 회사로 GPU 컴퓨팅 인스턴스에서 딥러닝 모델을 빠르고 쉽게 학습시킬 수 있습니다. Jarvis Labs는 인도 내에서 데이터 센터를 운영하며 플랫폼을 매우 쉽고 빠르게 실행할 수 있는 것으로 유명합니다.비록 대규모 작업에 대한 지원은 제한적이지만, 간단한 인터페이스와 빠른 GPU 접근성 덕분에 데이터 과학을 공부하는 학생들에게 가장 인기가 많습니다.

위에서 소개한 GPU 클라우드 서비스들의 특징을 바탕으로 주요 사용자층을 정리하면 다음과 같습니다.

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지금까지 GPU의 핵심 개념부터 구체적인 서비스까지 살펴보았습니다. 하지만 실제로 이용해보지 않는 이상 대체 어떤 것인지 여전히 막연하게 느껴질 수 있습니다.
그렇다면 엘리스가 제공하는 GPU 솔루션을 직접 활용하며 경험해보는 건 어떨까요? 엘리스는 다양한 기관 및 기업들의 경진대회, 챌린지, 프로젝트에 GPU 클라우드를 제공해드리고 있습니다. 이 외에도 다양한 목적에 따라 맞춤형으로 GPU 솔루션 제공이 가능합니다. GPU 활용에 관심이 있다면 지금 바로 엘리스를 도입해보세요!



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