<발췌: 가비아 라이브러리>
생성형 AI(인공지능)의 급격한 성장으로, 최근 전 세계에서 주목받고 있는 장치가 있습니다. 바로 GPU(그래픽 처리 장치)입니다. GPU의 인기로 인해, 엔비디아가 출시한 AI 전용 GPU인 H100은 품귀 현상으로 돈 주고도 구하기 어려운 상황까지 벌어졌습니다.
이러한 GPU가 과연 어떤 장비인지, 그리고 왜 다양한 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡았는지 궁금하지 않으신가요? 오늘은 GPU의 기본 개념부터 시작해, GPU를 효율적으로 이용할 수 있는 서비스까지 자세히 살펴보겠습니다.
▨ GPU란?
GPU는 ‘그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit)’의 약자로, 처음에는 컴퓨터 그래픽 작업을 위해 만들어졌습니다. 하지만 이제 GPU는 그래픽을 넘어서, AI와 머신러닝에서 중요한 역할을 하고 있습니다. GPU는 수많은 작은 처리 유닛을 가지고 있어, 동시에 여러 작업을 빠르게 처리할 수 있기 때문입니다.
여기서 처리 유닛이란 컴퓨터에서 연산 작업을 수행하는 기본적인 구성 요소를 말합니다. “처리 유닛”은 ‘코어’ 또는 ‘연산 유닛’이라고도 불리며, 각각의 유닛이 독립적으로 작업을 수행합니다. 그렇기에 많은 처리 유닛을 가지고 있는 GPU는 많은 양의 데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 것입니다.
▨ GPU vs. 그래픽 카드
혹시 GPU 설명을 들으시면서, 그래픽 카드를 떠올리고 계신가요? GPU(그래픽 처리 장치)와 그래픽 카드는 연관성이 높은 장치이지만, 엄밀히 말해서 동일한 개념은 아닙니다.
GPU는 그래픽을 처리하는 ‘핵심 부품’으로, 컴퓨터의 그래픽 계산을 직접 담당합니다. 그래픽 카드는 GPU를 포함하여 메모리, 쿨러, 전원 공급 장치 등 추가 부품들을 모두 갖춘 ‘전체 장치’를 말합니다. 따라서, 일반적으로 GPU는 그래픽 카드에 장착되어 사용됩니다. 하지만 최근에는 GPU 단독으로 클라우드 서비스나 데이터 센터에서 활용하기도 합니다.
▨ CPU vs. GPU
GPU와 비슷한 이름의 CPU에 대해서는 많이 들어보셨죠? 중앙 처리 장치(Central Processing Unit)인 CPU는 흔히 컴퓨터의 ‘두뇌’로 비유됩니다. 모든 주요 연산과 복잡한 계산을 책임지며, 일반적으로 컴퓨터에 하나씩 설치되어 있기 때문인데요. CPU는 소수의 강력한 처리 유닛을 통해, 복잡한 연산을 순차적으로 수행합니다.
반면, GPU는 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit)로, 수천 개의 작은 처리 유닛을 통해 동시에 많은 작업을 빠르게 처리하는 데 최적화되어 있습니다.
GPU와 CPU의 차이를 표로 정리하면 아래와 같습니다.
| CPU | GPU | |
| 코어수 | 1~8개 | 수백~수천 개 |
| 특징 | 복잡한 작업을 차례로 처리 | 대량의 간단한 작업을 동시에 처리 |
| 처리 방식 | 직렬 처리 방식 (하나씩 순차적 처리) |
병렬 처리 방식 (여러 개 동시에 처리) |
| 장점 | 복잡한 연산에 강함 | 대량의 데이터 처리에 적합 |
이처럼, GPU와 CPU는 각각의 장점이 있기 때문에 보완적인 역할을 하며 함께 활용됩니다. CPU는 복잡한 논리 연산과 순차적 작업을 처리하고, GPU는 대규모 데이터 처리와 병렬 연산을 담당합니다. 예를 들어, 하나의 작업을 진행하더라도 CPU와 GPU는 각각 아래와 같은 역할을 하는 거죠.
▨ GPU vs. GPU 서버
이렇듯 GPU는 대량의 데이터 처리 능력과 높은 성능 덕분에 AI 개발, 데이터 분석, 게임 개발 등 여러 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 GPU를 직접 운영하는 것은 비용과 관리 측면에서 어려울 수 있습니다. GPU는 고성능 작업을 처리하면서 많은 열을 발생시키기 때문에 복잡한 냉각 시스템이 필요합니다. 전력 소모도 상당하죠. 또한, 대규모 데이터 처리나 복잡한 계산 작업을 위해서는 여러 대의 GPU가 필요할 수 있어, 이 모든 것을 직접 관리하는 데는 상당한 노력과 비용이 들어갑니다.
이를 위해, GPU 서버라는 개념이 등장했는데요. GPU가 특정 연산을 수행하는 ‘하드웨어 부품’을 말했다면, GPU 서버는 이러한 GPU를 활용하여 고성능 연산을 처리하는 ‘서버 시스템’입니다. GPU 서버는 여러 대의 GPU를 장착하여 고성능 연산을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한, 데이터 센터나 클라우드 서비스 제공 업체에서 제공하는 서비스 형태로 편리하게 이용할 수 있죠.
| GPU | GPU 서버 | |
| 설명 | 개인 PC나 서버에 장착하는 그래픽 처리 장치 하드웨어 부품 | 여러 GPU를 장착하여 고성능 연산을 수행하는 서버 시스템 |
| 용도 | 그래픽 처리, 특정 연산 작업 | 대규모 데이터 처리, 복잡한 계산, 머신러닝 |
| 환경 | 개인 PC, 서버 | 데이터 센터, 클라우드 환경 |
| 추천 고객 | 소규모 데이터 분석, 그래픽 작업이 필요한 고객 | 대규모 데이터 분석, 복잡한 연산이 필요한 고객 |
▨ GPU 서버를 효율적으로 활용하고 싶으신가요?
GPU 서버는 고성능 계산과 데이터 처리에 필수적인 자원입니다. 하지만 GPU 서버를 효과적으로 운영하고 최적의 성능을 유지하려면 많은 관리와 전문 지식이 필요합니다.
따라서, GPU 서버를 더욱 효율적으로 활용하고 싶으시다면, 전문 업체에 운영을 위탁하는 ‘서버호스팅’이나 ‘코로케이션’ 서비스를 고려해 보시는 것이 좋습니다. 이러한 서비스는 전문가의 관리 및 유지보수로 안정성과 성능을 보장하며, 고객은 비즈니스에만 집중할 수 있도록 도와줍니다.
GPU 서버호스팅과 코로케이션 중 어떤 서비스가 적합할지 고민하고 계신가요? GPU 서버의 소유 여부에 따라 서비스를 결정하시면 됩니다. GPU 서버를 고객이 소유하고 있지 않다면 ‘서버호스팅’, 소유하고 있다면 ‘코로케이션’ 서비스를 추천합니다.
먼저, ‘GPU 서버호스팅’은 GPU 서버를 약정 형태로 임대 또는 구매하는 방식입니다. 고가의 GPU 서버를 분할 결제하여 구매할 수 있으며, 필요에 따라 임대도 가능하여 초기 투자 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 서버호스팅 업체가 GPU 서버의 유지보수를 맡아주므로 운영 부담이 줄어듭니다.
한편, ‘GPU 코로케이션’은 고객이 소유한 GPU 서버를 데이터 센터에 배치하여 운영하는 방식입니다. 데이터 센터의 인프라는 활용하면서 고객이 GPU 서버를 직접 관리합니다.
| GPU 서버호스팅 | GPU 코로케이션 | |
| 설명 | GPU 서버를 약정 형태로 임대 또는 구매 | 고객 소유의 GPU 서버를 데이터센터에 배치 |
| GPU 소유 여부 | 고객이 GPU를 소유하지 않음 | 고객이 GPU를 직접 소유 |
| 유지보수 | 서버호스팅 업체가 GPU 서버를 유지보수 | 고객이 직접 GPU 서버를 유지보수 |
| 장점 | 초기 투자 비용 절감, 전문 업체의 유지보수 지원 | 하드웨어에 대한 완전한 제어 권한 소유 |
| 추천 고객 | GPU 서버가 없는 고객, 초기 저렴한 비용으로 GPU 서버를 확보하고 싶은 고객 | GPU를 소유하고 있고, 데이터센터 인프라를 활용하고 싶은 고객 |
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