GPU 서버란? GPU 서버의 종류부터 도입 고려 포인트 모아보기
최근 인공지능(AI)의 수요가 급증하면서 인공지능(AI) 및 빅데이터 분석, 머신러닝 및 딥러닝, 3D 그래픽 랜더링 등의 동시에 많은 양을 처리하는데 최적화된 GPU 서버에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
오늘은 GPU 서버의 기본 개념부터 GPU 서버의 종류, 특징, GPU 서버를 도입하기 전 고려애햐 하는 핵심 포인트를 살펴보고, 기업이 AI 인프라를 효율적으로 구축할 수 있도록 살펴보겠습니다.
1. GPU 서버란?
GPU(Graphics Processing Unit)는 게임이나 그래픽 렌더링을 위해 개발된 전용 프로세서입니다. 기존에 CPU(Central Processing Unit)를 주로 사용해 왔으나 모든 종류의 작업을 처리하는 CPU와는 달리 GPU는 이미지, 동영상, 게임 등의 그래픽 처리 장치를 중심으로 복잡한 작업을 빠르게 수행할 수 있어 복잡한 대량의 연산 작업을 동시에 처리할 수 있는 GPU가 머신러닝(ML), 데이터 분석, 영상 처리, 자율주행, 시뮬레이션 등의 분야에서 활용되기 시작하면서 이러한 GPU를 중심으로 고성능 병렬 연산을 수행할 수 있도록 설계된 GPU 서버(GPU Server) 가 각광받게 되었습니다.
2. GPU vs CPU의 속도 차이는?
그렇다면 GPU 서버는 CPU 서버보다 얼마나 빠를까요?
속도 차이의 핵심은 연산 구조의 차이로 발생하는데요.
CPU는 여러 작업을 순차적으로 처리하는 데 강점을 가지고 있지만, 수천~수만 개의 연산을 동시에 처리하는 데는 비효율적입니다.
반면 GPU는 작은 연산 단위를 동시에 처리할 수 있어, 딥러닝 학습 속도를 최대 10배 이상 가속화할 수 있습니다.
예를 들어, 동일한 데이터셋을 학습시킬 경우
CPU 서버는 10시간이 걸릴 작업을
GPU 서버는 1시간 이내에 완료하기도 합니다.
이 속도의 차이는 기업의 모델 개발 속도, 서비스 개선 주기, 비용 효율성에 직접적인 영향을 줍니다.
[CPU와 GPU의 작동 원리 및 차이점]
구분 | CPU | GPU |
|---|---|---|
연산 방식 | 직렬 처리(Sequential) | 병렬 처리(Parallel) |
코어 수 | 수~수십 개 | 수천 개 |
적합한 작업 | 일반 연산, 제어 작업 | 대규모 연산, AI/그래픽 |
대표 활용 | 웹 서버, DB 서버 | AI 학습, 영상 처리, 시뮬레이션 |
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3. GPU 서버의 핵심 구성 요소
GPU 서버는 뿐만 아니라 고성능 컴퓨팅을 위한 여러 요소가 정교하게 맞물려 있습니다.
[GPU 서버의 핵심 구성 요소]
GPU (Graphics Processing Unit) : 병렬 연산의 핵심. NVIDIA H100, A100, L40S 등이 대표적
CPU (Central Processing Unit) : GPU를 제어하고 작업을 분배하는 두뇌 역할
메모리 (RAM) : 대용량 데이터 처리 및 모델 학습 시 연산 속도에 큰 영향을 미침
NVLink / PCIe 인터페이스 : GPU 간 초고속 통신을 지원하여 연산 효율을 극대화
스토리지(Storage) : SSD 기반의 고속 데이터 접근 환경 필수
네트워크(Network) : GPU 서버 간 분산 학습 시 병목 현상을 방지하기 위한 핵심 인프라
이러한 구성 요소들이 조합될 때 비로소 AI용 GPU 서버로서의 성능이 발휘될 수 있습니다.
4. GPU 서버의 주요 종류
GPU 서버는 보통 구성과 운영 방식에 따라 여러 형태로 나뉘게 됩니다.
GPU 서버의 구조에 따라서는 단일 GPU 서버와 멀티 GPU 서버 (멀티 인스턴스 GPU)로 나뉠 수 있고 각각의 특징은 다음과 같습니다.
1) 단일 GPU 서버
GPU 1~2개가 장착된 기본형 구조.
소규모 모델 학습, 테스트, PoC(파일럿 프로젝트)에 적합.
초기 AI 실험이나 스타트업, 연구 기관에서 많이 사용
2) 멀티 GPU 서버
4개 이상 GPU를 탑재해 고성능 연산 수행 가능
대형 언어모델(LLM) 학습, 이미지 생성 모델, 영상 인식 등에 사용
NVLink, NVSwitch 등을 통해 GPU 간 통신을 최적화함
만약 단일 작업 위주의 자원 효율성이 중요할 경우 단일 GPU 서버가 적합하며,
멀티 GPU 서버는 대규모 병렬 연산 및 AI 모델 훈련 시 유리합니다.
한편 GPU 서버를 운영방식에 따라 구분할 경우 크게는 클라우드 서버를 이용하는 방식과 온프레미스 형식을 이용하는 방식으로 나뉠 수 있습니다.
1) GPU 클라우드 서버
물리적 서버를 직접 구매하지 않고, 클라우드 형태로 GPU 리소스를 임대해 사용하는 방식
초기 투자비용 부담이 없고, 사용량에 따라 과금되어 효율적
대표 서비스: AWS EC2 P시리즈, Google Cloud GPU, RunYourAI GPU Cloud 등
2) 온프레미스(On-premise) GPU 서버
기업 내부 데이터센터에 직접 설치하여 운영.
데이터 보안이 중요한 기업(금융, 의료, 공공기관 등)에 적합
초기 구축비용은 높지만, 장기적으로는 클라우드 대비 비용 효율이 우수함
이와 같은 종류의 차이를 고려해 기업에서는 단순한 성능 비교외에도 기업의 인프라와 환경, GPU 서버 도입의 목적을 고려해 선택하는 것이 중요합니다.
5. GPU 서버 도입 시 고려 포인트
위에서 소개한 것처럼 기업은 목적과 예산, 운영 환경, 인프라 등을 종합적으로 고려해 GPU 서버 도입을 결정해야 하는데요. 도입 시 꼭 고려해야 하는 포인트를 소개하겠습니다.
1) 모델 규모 및 연산량
학습 데이터의 크기, 모델 파라미터 수, 추론 빈도에 따라 필요한 GPU 스펙이 달라집니다.
예: 대형 언어모델(LLM) → H100급 이상 / 중형 이미지 모델 → L40S급이 적합합니다.
2) 예산 및 운영비용
온프레미스: 초기 장비 구매비용 + 유지보수 필요
클라우드: 초기비용 無, 월 사용량 기반 과금
→ PoC나 단기 프로젝트는 클라우드, 장기적 연구는 온프레미스가 유리합니다.
3) 보안 및 데이터 규제
고객 데이터나 개인정보를 다루는 기업은 온프레미스 환경이 더욱 적합할 수 있습니다.
클라우드의 경우 지역적 데이터 규제(예: GDPR, ISMS)도 확인 필수입니다.
4) 확장성(Scalability)
향후 모델 확장을 고려해 GPU 추가 연결(NVLink, InfiniBand 등) 구조를 검토해야 합니다.
5) 기술 지원 및 유지 보수
하드웨어 안정성과 소프트웨어 호환성, 드라이버 업데이트, CUDA 버전 관리까지 지원받을 수 있는 파트너 선택이 중요합니다.
기업들은 도입 전 이러한 부분을 고려했을 때 적합한 GPU 서버를 선택하는 것이 중요한데요.
만약 기업의 IT 환경을 정확하게 진단하고 맞춤형 인프라를 구축하고 싶다면 몬드리안 AI에 간단한 도입 문의 & 상담을 해보는 것도 추천합니다.
6. GPU 서버 도입, 구매? 대여?
GPU 서버 도입 시 마지막으로 고려해야 하는 것은 GPU 서버를 구매할지, 대여할지 선택하는 것입니다.
최근에는 GPU 서버의 초기 도입비와 사용 기간 등을 고려해 구매 대신 대여를 선택해 합리적인 비용으로 이용해본 후, 기업 상황에 맞추는 형태로 활용하는 케이스가 늘어나고 있습니다.
예를 들어 기업이 필요한 GPU 리소스를 시간 단위로 대여하거나 맞춤형 서버를 구성하는 등, GPU 서버 대여는 AI 도입 초기 기업에게 합리적인 대안으로 떠오르고 있으며, 초기 투자비 절감, 모델 학습 기간에 맞춘 유연한 대여, 인프라 구축 없이 즉시 사용 가능, 기술지원 포함 등의 장점이 있습니다.
대여 시에도 가격의 비교는 필수적인데요.
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<참고> 런유어에이아이(Runyour AI) 및 경쟁사의 GPU 서버 대여 비교표
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7. GPU 서버의 도입 = 기술 경쟁력 확보
이제 GPU 서버는 단순한 하드웨어가 아닌 AI 전략의 핵심 인프라입니다.
GPU 서버의 도입으로 연산 성능 향상은 물론이고 데이터 분석 속도 향상, 서비스 개발 기간 단축, 비용 효율화를 이룸으로써 결과적으로는 기업의 기술 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
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