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그래픽 처리 장치(GPU)의 등장과 이를 통한 기하급수적인 컴퓨팅 성능은 스타트업과 대기업 모두에게 분수령이 되었습니다. 

GPU는 AI, 기계 학습및 3D 렌더링. 

그러나 이러한 풍부한 컴퓨팅 성능을 활용하는 데 있어 기술 세계는 이상적인 솔루션이라는 측면에서 갈림길에 서 있습니다. 전용 GPU 머신을 구축해야 합니까, 아니면 GPU 클라우드를 활용해야 합니까? 

이 기사에서는 각 옵션의 비용 영향, 성능 지표 및 확장성 요소를 분석하여 이 논쟁의 핵심을 자세히 살펴봅니다.

GPU(그래픽 처리 장치)는 거의 동시에 수학적 계산을 완료하여 그래픽과 이미지를 빠르게 렌더링하도록 설계된 컴퓨터 칩입니다. 역사적으로 GPU는 종종 개인용 게임 컴퓨터와 관련이 있었지만 기술이 발전함에 따라 추가 컴퓨팅 성능이 필요한 전문 컴퓨팅에도 사용되었습니다. 

GPU는 처음에 현대의 그래픽 집약적 응용 프로그램이 CPU에 가하는 작업 부하를 줄이기 위해 개발되었으며, 병렬 처리를 사용하여 2D 및 3D 그래픽을 렌더링합니다. 병렬 처리는 여러 프로세서가 단일 작업의 여러 부분을 처리하는 방법입니다. 

비즈니스에서 이 방법론은 워크로드를 가속화하고 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 모델링과 같은 프로젝트를 활성화하는 데 충분한 처리 능력을 제공하는 데 효과적입니다. 

GPU 사용 사례

GPU는 최근 몇 년 동안 발전하여 이전 GPU보다 훨씬 더 프로그래밍 가능해졌으며 다음과 같은 광범위한 사용 사례에서 사용할 수 있습니다.

• Blender 및 ZBrush와 같은 소프트웨어를 사용하여 실시간 2D 및 3D 그래픽 애플리케이션의 신속한 렌더링
• 비디오 편집 및 비디오 콘텐츠 제작, 특히 4k, 8k이거나 프레임 속도가 높은 작품
• 4K를 포함한 최신 디스플레이에 비디오 게임을 표시할 수 있는 그래픽 성능을 제공합니다.
• 기본부터 기계 학습 모델 가속화 이미지를 jpg로 변환 본격적인 프런트엔드를 갖춘 맞춤형 모델 배포 몇 분 안에
• 다양한 애플리케이션에서 더 높은 성능을 제공하기 위해 CPU 워크로드를 공유합니다.
• 심층 신경망 훈련을 위한 계산 리소스 제공
• 비트코인, 이더리움 등 암호화폐 채굴

신경망 개발에 초점을 맞춘 각 네트워크는 각각 더 넓은 분석 모델의 일부로 계산을 수행하는 노드로 구성됩니다. 

GPU는 더 큰 병렬 처리 덕분에 딥 러닝 네트워크에서 이러한 모델의 성능을 향상시켜 내결함성이 더 높은 모델을 생성할 수 있습니다. 결과적으로 현재 시장에는 딥 러닝 프로젝트를 위해 특별히 제작된 수많은 GPU가 있습니다. 최근 발표된 H200과 같은. 

많은 기업, 특히 스타트업에서는 비용 효율성 때문에 자체 GPU 시스템을 구축하면서도 여전히 동일한 성능을 제공하기로 선택합니다. GPU 클라우드 솔루션. 그러나 이것이 그러한 프로젝트에 어려움이 따르지 않는다는 의미는 아닙니다. 

이 섹션에서는 보안 및 확장성과 같은 요소에 영향을 미칠 수 있는 머신 관리 및 예상 비용을 포함하여 GPU 머신 구축의 장단점에 대해 논의합니다. 

자신만의 GPU 머신을 구축하는 이유는 무엇입니까?

온프레미스 GPU 시스템 구축의 주요 이점은 비용이지만 상당한 내부 전문 지식 없이는 그러한 프로젝트가 항상 가능한 것은 아닙니다. 지속적인 유지 관리 및 향후 수정도 이러한 솔루션을 실행 불가능하게 만들 수 있는 고려 사항입니다. 그러나 그러한 빌드가 팀의 능력 범위 내에 있거나 프로젝트를 제공할 수 있는 타사 공급업체를 찾은 경우 상당한 재정적 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 

특히 다음과 같은 클라우드 GPU 서비스의 임대 비용을 고려할 때 딥 러닝 프로젝트를 위해 확장 가능한 GPU 머신을 구축하는 것이 좋습니다. 아마존 웹 서비스 EC2, Google 클라우드및 Microsoft Azure. 관리형 서비스는 가능한 한 빨리 프로젝트를 시작하려는 조직에 이상적일 수 있습니다. 

온프레미스 자체 구축 GPU 시스템의 두 가지 주요 이점인 비용과 성능을 고려해 보겠습니다.

비용

조직이 인공 지능 및 기계 학습 프로젝트를 위한 대규모 데이터 세트를 갖춘 심층 신경망을 개발하는 경우 운영 비용이 급등할 수 있습니다. 이는 개발자가 모델 교육 중에 의도한 결과를 제공하는 것을 방해하고 프로젝트의 확장성을 제한할 수 있습니다. 결과적으로 재정적 영향으로 인해 제품이 축소되거나 모델이 목적에 맞지 않을 수도 있습니다. 

현장에서 자체 관리되는 GPU 시스템을 구축하면 비용을 상당히 절감하고 개발자와 데이터 엔지니어에게 광범위한 반복, 테스트 및 실험에 필요한 리소스를 제공할 수 있습니다. 

그러나 이는 특히 오픈 소스 LLM의 경우 GPU 시스템을 로컬에서 구축하고 실행하는 경우에만 표면 긁는 것입니다. 점점 더 인기를 얻고 있는. 실제 UI의 등장으로 이제 곧 친근한 동네 치과의사를 만날 수도 있습니다. 4090 몇 대를 달리다 물건을 보관하기 위해 뒷방에 보험 확인과 같은, 일정 관리, 데이터 상호 참조 등이 있습니다.
 
 

퍼포먼스

광범위한 딥 러닝 및 머신 러닝 훈련 모델/알고리즘에는 많은 리소스가 필요합니다. 즉, 매우 높은 성능의 처리 기능이 필요합니다. 고품질 비디오를 렌더링해야 하는 조직과 직원이 요구하는 사항도 마찬가지입니다. 다중 GPU 기반 시스템 또는 최첨단 GPU 서버. 

자체 구축된 GPU 기반 시스템은 프로덕션 규모의 데이터 모델 및 교육에 권장되며 일부 GPU는 이중 정밀도를 제공할 수 있습니다. 64비트를 사용하여 숫자를 나타냅니다., 더 넓은 범위의 값과 더 나은 소수 정밀도를 제공합니다. 그러나 이 기능은 매우 높은 정밀도에 의존하는 모델에만 필요합니다. 배정밀도 시스템에 권장되는 옵션은 Nvidia의 온프레미스 Titan 기반 GPU 서버입니다.

행정부

많은 조직에는 온프레미스 GPU 시스템 및 서버를 관리할 수 있는 전문 지식과 역량이 부족합니다. 사내 IT팀이 최고 수준의 성능을 달성하려면 GPU 기반 인프라를 구성할 수 있는 전문가가 필요하기 때문입니다. 

더욱이, 그의 전문성 부족은 보안 부족으로 이어져 사이버 범죄자의 표적이 될 수 있는 취약점을 초래할 수 있습니다. 미래에 시스템을 확장해야 하는 필요성도 문제가 될 수 있습니다. 

온프레미스 GPU 머신은 성능과 비용 효율성 측면에서 확실한 이점을 제공하지만 조직에 필요한 내부 전문가가 있는 경우에만 가능합니다. 이것이 바로 많은 조직이 단순성과 마음의 평화를 더하기 위해 완전 관리형 Saturn Cloud와 같은 GPU 클라우드 서비스를 선택하는 이유입니다. 

클라우드 GPU 솔루션을 사용하면 자체 구축된 GPU 시스템의 성능 수준에 맞는 많은 시스템을 통해 더 광범위한 조직과 산업에서 딥 러닝 프로젝트에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. GPU 클라우드 솔루션의 출현은 사람들이 AI 개발에 투자 점점 더, 특히 Mistral과 같은 오픈 소스 모델, 오픈 소스 특성은 '임대 가능한 vRAM'에 맞게 맞춤화되었으며 OpenAI 또는 Anthropic과 같은 대규모 공급자에 의존하지 않고 LLM을 실행합니다. 

비용

조직의 요구 사항이나 훈련되는 모델에 따라 클라우드 GPU 솔루션 매주 필요한 시간이 합리적이라면 더 저렴하게 운동할 수 있습니다. 규모가 작고 데이터 사용량이 적은 프로젝트의 경우 값비싼 H100 쌍에 투자할 필요가 없을 것입니다. GPU 클라우드 솔루션은 계약에 따라 제공될 뿐만 아니라 다양한 월간 요금제 형태로 제공되어 매니아들을 만족시킵니다. 기업으로 가는 길. 

퍼포먼스

개별 워크로드를 처리하기 위해 최적의 균형을 이루는 프로세서, 정확한 메모리, 고성능 디스크 및 인스턴스당 XNUMX개의 GPU를 제공하여 DIY GPU 시스템의 성능 수준과 일치할 수 있는 다양한 CPU 클라우드 옵션이 있습니다. 물론 이러한 솔루션에는 비용이 들 수 있지만 조직에서는 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 시간별 청구를 마련할 수 있습니다. 

행정부

GPU 빌드에 비해 클라우드 GPU의 주요 장점은 운영에 있으며 전문 엔지니어 팀이 모든 문제를 지원하고 기술 지원을 제공할 수 있다는 것입니다. 온프레미스 GPU 머신 또는 서버는 사내에서 관리해야 하거나 타사에서 원격으로 관리해야 하며 추가 비용이 발생합니다. 

GPU 클라우드 서비스를 이용하면 네트워크 고장, 소프트웨어 업데이트, 정전, 장비 고장, 디스크 공간 부족 등의 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 실제로 완전 관리형 솔루션을 사용하면 GPU 서버가 과부하 및 시스템 오류를 방지하도록 최적으로 구성되므로 이러한 문제가 전혀 발생할 가능성이 없습니다. 이는 IT 팀이 비즈니스의 핵심 요구 사항에 집중할 수 있음을 의미합니다.

GPU 머신 구축 또는 GPU 클라우드 사용 중에서 선택하는 것은 사용 사례에 따라 달라지며, 대규모 데이터 집약적 프로젝트에서는 상당한 비용을 들이지 않고 추가 성능이 필요합니다. 이 시나리오에서는 자체 구축 시스템이 높은 월별 비용 없이 필요한 성능을 제공할 수 있습니다.

또는 내부 전문 지식이 부족하거나 최고 수준의 성능이 필요하지 않은 조직의 경우 관리형 클라우드 GPU 솔루션이 더 나을 수 있으며, 시스템 관리 및 유지 관리는 공급자가 담당합니다.
 
 

나흘 라 데이비스 소프트웨어 개발자이자 기술 작가입니다. 전 시간을 기술 저술에 전념하기 전에 그녀는 삼성, 타임 워너, 넷플릭스, 소니를 고객으로 하는 Inc. 5,000 경험 브랜딩 조직에서 리드 프로그래머로 일할 수 있었습니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/building-a-gpu-machine-vs-using-the-gpu-cloud?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=building-a-gpu-machine-vs-using-the-gpu-cloud