AI 워크로드에 가장 적합한 GPU 서버를 선택하는 방법

AI 워크로드의 경우, 올바른 GPU 서버를 선택하는 것이 프로젝트의 효율성과 확장성을 좌우할 수 있습니다. 알아야 할 사항은 다음과 같습니다:

• AI 사용 사례 이해: 학습 모델에는 높은 메모리와 처리 능력이 필요한 반면, 추론은 속도와 효율성에 중점을 둡니다. 데이터 전처리는 병렬 처리의 이점이 있지만 리소스 집약도가 낮습니다.
• 하드웨어 요구 사항 평가: 더 큰 모델일수록 더 많은 VRAM, 더 빠른 메모리, 텐서 코어와 같은 기능을 갖춘 강력한 GPU가 필요합니다. 스토리지의 경우 NVMe SSD가 이상적이며, 원활한 작동을 위해서는 충분한 RAM과 PCIe 레인이 필수적입니다.
• 성장을 위한 계획: 확장 가능한 하드웨어로 시작하세요. 워크로드가 증가하면 멀티 GPU 설정이나 클러스터가 필요할 수 있습니다.
• 호환성 보장: 서버는 컨테이너화된 워크플로우를 위한 Docker와 같은 도구와 함께 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 주요 프레임워크를 지원해야 합니다.
• 운영 비용 고려: 고성능 GPU는 안정적인 전력과 냉각이 필요하며 전기 비용이 증가할 수 있습니다.

FDC 서버는 월 1,124달러부터 시작하는 맞춤형 GPU 서버를 제공하며, 무제한 대역폭, 빠른 배포, 전 세계 어디서나 연중무휴 24시간 지원을 제공합니다. 이러한 기능 덕분에 AI 및 머신 러닝 프로젝트를 위한 강력한 선택이 될 수 있습니다.

워크로드에 맞는 GPU 서버를 선택하면 더 빠른 처리, 더 나은 확장성, 더 적은 병목 현상을 보장하여 AI 프로젝트를 순조롭게 진행할 수 있습니다.

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AI 워크로드 요구 사항 평가하기

GPU 사양에 대해 자세히 알아보기 전에 한 걸음 물러나서 AI 워크로드에 실제로 필요한 것이 무엇인지 평가하는 것이 중요합니다. 이 평가는 프로젝트의 목표와 예산 모두에 부합하는 정보에 입각한 하드웨어 선택을 위한 토대를 마련합니다.

AI 사용 사례 파악하기

AI 워크로드는 다양한 형태로 제공되며, 각각 고유한 리소스 요구 사항이 있습니다:

• 트레이닝 워크로드: 이는 집약적입니다. 신경망을 처음부터 구축하거나 기존 모델을 미세 조정하려면 방대한 데이터 세트를 처리하고 장시간에 걸쳐 복잡한 계산을 수행해야 합니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델을 학습하려면 몇 주 동안 지속적으로 계산해야 하므로 높은 메모리 대역폭과 상당한 VRAM 용량을 갖춘 GPU가 필요합니다.
• 추론 워크로드: 모델이 학습되면 속도와 효율성으로 초점이 옮겨갑니다. 챗봇이나 이미지 인식 시스템과 같은 실시간 애플리케이션에는 개별 요청을 빠르게 처리하고 수백 또는 수천 개의 쿼리를 동시에 관리할 수 있는 GPU가 필요합니다.
• 데이터 전처리: 이 단계에는 트레이닝과 같은 수준의 리소스가 필요하지는 않지만, GPU의 병렬 처리 기능의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. 데이터 정리, 특징 추출, 학습을 위한 데이터 세트 준비와 같은 작업에는 대량의 원시 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.

연구 환경에서는 세 가지 유형의 워크로드를 한 번에 모두 처리하는 것이 일반적입니다. 학술 기관과 R&D 팀은 하드웨어의 병목 현상 없이 실험적 트레이닝 실행과 프로덕션 수준의 추론 간에 원활하게 전환할 수 있는 유연한 설정이 필요한 경우가 많습니다.

사용 사례를 파악했다면 다음 단계는 모델의 구체적인 컴퓨팅 및 메모리 요구 사항을 자세히 살펴보는 것입니다.

컴퓨팅 및 메모리 요구 사항 계산하기

AI 워크로드의 요구 사항은 모델 크기, 데이터 세트 유형, 최적화 전략과 같은 요인에 따라 크게 달라집니다:

• 모델 크기: 모델이 클수록 더 많은 메모리가 필요합니다. 예를 들어, 수십억 개의 매개변수가 있는 변압기 모델에는 상당한 VRAM이 필요합니다. 70억 개의 매개변수가 있는 모델은 배치 크기와 최적화 기술에 따라 추론에 14GB, 학습에 40~80GB를 사용할 수 있습니다.
• 데이터 세트 특성: 작업하는 데이터의 유형도 리소스 요구량에 영향을 미칩니다. 이미지 데이터 세트, 특히 고해상도 데이터 세트는 샘플당 더 많은 메모리를 소비합니다. 반면에 텍스트나 시계열 데이터는 메모리는 덜 필요하지만 더 높은 순차 처리 성능을 요구할 수 있습니다.
• 배치 크기 최적화: 배치 크기와 적절한 균형을 맞추는 것이 효율적인 훈련의 핵심입니다. 배치 크기가 클수록 GPU 사용률은 향상되지만 더 많은 메모리가 필요합니다. 작은 배치로 시작하여 메모리 사용을 최소화한 다음, 하드웨어의 한계 내에서 성능을 최대화할 수 있도록 점차적으로 배치 크기를 늘리세요.
• 정밀도 요구 사항: 정밀도를 조정하면 메모리 사용량에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 16비트와 32비트 부동 소수점 숫자를 결합하는 혼합 정밀도 학습을 사용하면 정확도 저하 없이 유효 메모리 용량을 거의 두 배로 늘릴 수 있습니다. 추론의 경우 8비트 양자화를 사용하면 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.

프로젝트 타임라인 및 성장 계획

프로젝트의 타임라인과 장기적인 목표도 하드웨어 결정에 영향을 미쳐야 합니다:

• 단기 프로젝트: 몇 달 동안 지속되는 고정 범위 프로젝트의 경우, 고성능 GPU 서버를 대여하는 것이 이후 유휴 상태로 방치될 수 있는 하드웨어를 구매하는 것보다 비용 면에서 더 효율적일 수 있습니다.
• 장기적인 이니셔티브: 엔터프라이즈 AI 배포는 종종 소규모로 시작하지만 시간이 지남에 따라 규모가 커집니다. 초기 GPU 설정이 추가 카드를 수용할 수 있는지 또는 워크로드가 확장됨에 따라 더 강력한 시스템으로 업그레이드해야 하는지 고려하세요.
• 성장하는 팀: 연구원 한 명은 한 대의 하이엔드 GPU로도 충분히 작업할 수 있지만, 5명으로 구성된 팀은 병렬 실험을 지원하기 위해 여러 대의 중급 GPU가 필요할 수 있습니다. 팀이 성장함에 따라 리소스 공유 및 대기열 관리가 점점 더 중요해지고 있습니다.
• 모델 진화: AI 모델은 시간이 지남에 따라 더욱 복잡해지는 경향이 있습니다. 단순한 분류 작업으로 시작한 것이 다중 모드 처리 또는 실시간 추론으로 발전할 수 있습니다. 추가 용량을 갖춘 하드웨어를 선택해 이러한 성장에 대비하면 나중에 마이그레이션에 드는 비용을 절감할 수 있습니다.

마지막으로 운영 비용을 고려하는 것도 잊지 마세요. 하이엔드 GPU는 더 많은 전력을 소비하고 더 많은 열을 발생시키므로 특히 프로덕션 환경에서 24시간 연중무휴로 실행되는 시스템의 경우 냉각 및 전기 비용이 증가할 수 있습니다. 이러한 비용을 총 예산에 포함하면 투자에 대한 보다 정확한 그림을 그릴 수 있습니다.

워크로드 요구 사항과 향후 성장 계획을 명확히 이해했다면 이제 GPU 하드웨어의 세부 사항을 살펴볼 준비가 된 것입니다.

중요한 하드웨어 사양

워크로드 요구 사항을 파악했다면 이제 AI 성능에 직접적인 영향을 미치는 하드웨어 사양에 집중해야 할 때입니다. 올바른 구성 요소를 선택하면 GPU 서버가 현재의 요구 사항을 처리하는 동시에 미래의 요구 사항에도 대비할 수 있습니다.

GPU 성능 사양

최신 GPU는 AI의 과중한 작업을 처리하도록 설계되었으며, 그 아키텍처가 큰 역할을 합니다. CUDA 코어는 병렬 처리에 매우 중요하지만, 신경망의 핵심인 행렬 연산을 위해 특별히 설계된 텐서 코어는 성능을 한 차원 더 끌어올립니다. 클럭 속도도 어느 정도 중요하지만, AI 워크로드에 필요한 병렬 연산에는 코어 수가 훨씬 더 중요합니다. GPU의 메모리 용량과 속도도 코어 수만큼이나 중요하므로 평가하는 것을 잊지 마세요.

메모리 크기 및 속도

GPU 메모리의 경우 크기와 속도 모두 AI 작업의 판도를 바꾸는 요소입니다. 많은 양의 VRAM을 사용하면 더 큰 모델을 훈련하고 지속적인 메모리 교체 없이 추론을 실행할 수 있으므로 속도가 느려질 수 있습니다. 또한 메모리 대역폭이 높으면 데이터가 GPU 코어로 빠르게 전달되어 효율적으로 실행됩니다. 프로페셔널 환경의 경우, 오류 수정(ECC) 기술이 탑재된 GPU는 프로덕션급 시스템의 필수 요소인 긴 트레이닝 세션 동안 데이터 정확도를 유지하는 데 도움이 됩니다.

하지만 GPU만 중요한 것이 아닙니다. 시스템의 나머지 부분도 따라잡아야 합니다.

CPU, RAM, 스토리지 및 네트워크 요구 사항

GPU가 무거운 작업을 처리하는 동안 CPU는 중요한 지원 역할을 합니다. 좋은 시스템은 GPU 성능을 극대화하기 위해 충분한 PCIe 레인을 제공해야 합니다. RAM 측면에서는 충분한 시스템 메모리가 있으면 데이터 전처리가 원활하게 이루어지고 CPU 사용량이 많은 작업 중 병목 현상을 방지할 수 있습니다.

스토리지의 경우 NVMe SSD는 당연한 선택입니다. 대용량 데이터 세트로 작업할 때 데이터 액세스 시간을 단축하고 지연을 방지합니다. 워크플로에 원격 데이터 액세스 또는 멀티노드 설정이 포함된 경우, 견고한 네트워크 연결이 필수적입니다. 강력한 네트워킹 솔루션은 노드 간 또는 원격 데이터 소스와의 원활한 통신을 보장합니다.

마지막으로 전원 공급과 냉각도 간과해서는 안 됩니다. 고성능 GPU는 과중한 워크로드에서도 모든 것이 원활하게 실행되도록 안정적인 전력과 효율적인 냉각을 필요로 합니다.

성장 및 향후 요구사항에 대한 계획

핵심 사양을 정했다면 이제 한발 앞서 생각해야 할 때입니다. AI 프로젝트는 빠르게 성장하는 경향이 있습니다. 단일 GPU 개념 증명으로 시작한 프로젝트가 여러 개의 GPU 또는 전체 클러스터가 필요한 설정으로 빠르게 발전할 수 있습니다. 이러한 성장에 대비해 계획을 세우면 초기 하드웨어 선택을 기반으로 인프라가 수요 증가를 따라갈 수 있으며, 장기적으로 성능을 유지할 수 있습니다.

멀티 GPU 설정 옵션

단일 GPU에서 멀티 GPU 설정으로 확장하면 AI 기능을 크게 향상시킬 수 있지만, 모든 서버가 이러한 전환을 원활하게 처리하도록 설계된 것은 아닙니다. 골칫거리를 피하려면 과열을 방지할 수 있는 충분한 간격과 여러 개의 PCIe 슬롯을 갖춘 시스템을 선택하세요. AI 작업을 위해 설계된 마더보드에는 종종 4개, 8개 또는 16개의 GPU 슬롯이 제공되므로 필요에 따라 유연하게 확장할 수 있습니다.

전력 공급은 또 다른 중요한 요소입니다. 하이엔드 GPU는 일반적으로 각각 300~400와트를 소비하므로 4개의 GPU를 구성할 경우 1,600와트 이상의 전력이 필요할 수 있습니다. 이러한 수요를 처리할 수 있는 전원 공급 장치가 설정에 포함되어 있는지 확인하세요.

GPU를 추가할 때 메모리 확장도 마찬가지로 중요합니다. 각 카드에는 자체 VRAM이 제공되지만, 대규모 AI 모델은 종종 모델 병렬화를 사용하여 작업 부하를 여러 GPU에 분산시킵니다. 이를 효과적으로 수행하려면 각 GPU에 충분한 메모리가 있어야 하며, 24GB 이상은 심각한 AI 작업을 위한 견고한 출발점입니다.

클러스터 설정 및 빠른 연결

단일 서버로 충분하지 않다면 분산 설정을 고려할 때입니다. PyTorch나 TensorFlow와 같은 AI 프레임워크는 여러 서버에 걸친 훈련을 지원하지만, 병목 현상을 피하려면 빠르고 효율적인 통신이 필요합니다.

서버 내 전송의 경우 NVLink가 좋은 옵션입니다. 다중 서버 설정의 경우, 지연 시간이 짧은 통신을 위해 InfiniBand 또는 RDMA(원격 직접 메모리 액세스)를 고려하세요. 이더넷은 소규모 클러스터에 적합할 수 있지만, 몇 개의 노드 이상으로 확장할 경우 원활하게 작동하려면 100기가비트 연결이 필요한 경우가 많습니다.

RDMA를 지원하는 서버는 분산형 AI 워크로드에 특히 유용합니다. RDMA를 사용하면 GPU가 CPU의 개입 없이 네트워크를 통해 직접 통신할 수 있으므로 지연 시간이 줄어들고 처리 능력이 데이터 이동이 아닌 AI 작업에 집중할 수 있습니다.

AI 프레임워크 변경에 대비하기

하드웨어를 확장해야 하는 것처럼 소프트웨어 환경도 적응력을 유지해야 합니다. AI 환경은 끊임없이 진화하고 있으며, 오늘 사용하는 도구가 내일은 구식이 될 수도 있습니다. 미래에 대비하려면 광범위한 호환성을 제공하고 새로운 기술에 대한 강력한 공급업체 지원이 뒷받침되는 하드웨어를 선택하세요.

드라이버 지원은 또 다른 주요 고려 사항입니다. 예를 들어 NVIDIA의 CUDA 에코시스템은 자주 업데이트되지만, 구형 GPU 아키텍처는 결국 최신 기능에 액세스할 수 없게 됩니다. 최신 GPU 세대를 선택하면 지속적인 프레임워크 업데이트와 성능 개선의 이점을 누릴 수 있습니다.

컨테이너화는 또한 AI 배포의 판도를 바꾸는 요소입니다. Docker 및 Kubernetes와 같은 도구와 잘 통합되는 서버를 사용하면 프레임워크 간에 전환하거나 여러 프로젝트를 한 번에 실행하기가 더 쉬워집니다. 하드웨어가 GPU 가상화를 지원하는 경우, 다양한 작업을 위해 GPU를 파티션할 수 있어 훨씬 더 유연하게 사용할 수 있습니다.

마지막으로, 새로운 컴퓨팅 플랫폼에 주목하세요. 현재 NVIDIA가 AI 시장을 주도하고 있지만, 새로운 플랫폼에 적응할 수 있는 하드웨어를 갖추면 업계가 계속 발전함에 따라 투자를 보호하는 데 도움이 될 것입니다.

AI 프레임워크 및 소프트웨어 호환성

GPU 서버가 사용 중인 AI 프레임워크 및 소프트웨어 도구와 원활하게 작동하는지 확인하는 것은 필수적입니다. 호환되지 않으면 성능이 저하되거나 지연될 수 있으므로 설정의 모든 구성 요소가 일치하는지 다시 한 번 확인하는 것이 중요합니다. 드라이버와 소프트웨어의 동기화를 유지하기 위해 고려해야 할 중요한 사항은 다음과 같습니다.

프레임워크 및 드라이버 지원

TensorFlow 및 PyTorch와 같은 AI 프레임워크에는 특정 하드웨어 및 드라이버 요구 사항이 있습니다. GPU 서버가 최상의 성능을 발휘하려면 이러한 요구 사항을 충족해야 합니다. 예를 들어, GPU의 아키텍처와 드라이버가 프레임워크의 호환성 가이드라인과 일치하는지 확인하세요. 또한 운영 체제 요구 사항에 유의하세요. 많은 프레임워크가 일부 Linux 배포판에서 가장 잘 실행되지만, Windows에서는 추가 드라이버 구성이 필요할 수 있습니다.

항상 프레임워크의 호환성 설명서를 참조하여 필요한 라이브러리와 드라이버가 설치되어 있고 최신 상태인지 확인하세요. 이 단계는 나중에 불필요한 문제 해결을 피하는 데 도움이 됩니다.

컨테이너 및 가상화 지원

AI 프로젝트가 성장함에 따라 컨테이너화와 가상화는 종속성을 관리하고 효율적으로 확장하는 데 필수적인 요소가 되었습니다. Docker와 같은 컨테이너 도구는 종속성 관리를 간소화하고 재현성을 향상시키기 때문에 AI 워크플로우에서 자주 사용됩니다. GPU 서버가 이러한 도구를 지원하고 컨테이너 내에서 직접 GPU 액세스를 허용하는지 확인하세요. 특히 여러 실험을 나란히 실행할 때는 리소스 공유를 위해 적절한 구성이 중요합니다.

가상화를 사용하는 경우 서버가 GPU 패스스루 및 기타 가상화 기능을 지원하는지 확인하여 성능을 극대화하세요. 대규모 배포의 경우 서버가 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼과 잘 통합되어 GPU 스케줄링 및 리소스 할당을 간소화할 수 있는지 확인하는 것이 좋습니다.

공유 환경의 경우 멀티테넌시 및 리소스 파티셔닝 옵션을 고려하세요. 이러한 기능은 팀 또는 프로젝트 간의 격리를 유지하고 리소스 충돌로 인한 성능 저하를 방지하는 데 도움이 됩니다.

GPU 서버 옵션 및 제공업체 비교

FDC 서버는 AI 및 머신 러닝 프로젝트의 요구 사항을 처리하도록 설계된 고도로 사용자 정의 가능한 GPU 서버 시스템을 제공합니다. 월 1,124달러부터 시작하는 이 서버는 무제한 대역폭이 제공되며 전 세계 70개 이상의 위치에 즉시 배포할 수 있습니다. 이러한 성능, 속도, 접근성의 조합은 대규모 AI 워크로드를 관리하기 위한 강력한 선택입니다.

FDC 서버가 제공하는 기능을 간략히 살펴보세요:

FDC 서버 주요 기능

결론: 올바른 GPU 서버 선택

올바른 GPU 서버를 선택하는 것은 AI 워크로드를 이해하고 이를 적절한 하드웨어 및 제공업체에 맞추는 것에서 시작됩니다. AI 사용 사례를 정의하고, 컴퓨팅 및 메모리 요구 사항을 추정하고, 타임라인과 향후 잠재적 요구 사항을 고려하는 것부터 시작하세요.

병목 현상을 피하기 위해 GPU 성능, 메모리 용량, 지원 구성 요소에 세심한 주의를 기울이세요. 프로젝트에 더 높은 성능이 필요한 경우, 계획 프로세스 초기에 멀티 GPU 구성이나 클러스터 설정을 고려하세요. 이렇게 하면 인프라를 전면적으로 개편할 필요 없이 프레임워크의 변화와 AI 기술의 발전에 적응할 수 있습니다.

AI 프레임워크와의 호환성은 매우 중요합니다. 선택한 GPU 서버가 TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 주요 프레임워크는 물론 팀에서 개발에 사용하는 필수 드라이버와 컨테이너 기술을 지원하는지 확인해야 합니다.

이러한 요구 사항을 해결하기 위해 FDC 서버는 AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 특별히 설계된 맞춤형 GPU 솔루션을 제공합니다. 무제한 대역폭과 연중무휴 24시간 전문가 지원을 제공하여 AI 컴퓨팅 문제를 해결합니다. 전 세계 70개 이상의 지역에 위치한 FDC 서버는 데이터 및 사용자와 가까운 곳에 배포할 수 있도록 지원합니다. 또한 월 1,124달러부터 시작하는 투명한 가격 정책으로 예산 계획을 간소화할 수 있습니다.

올바른 GPU 서버를 선택하면 프로젝트에 필요한 안정성과 확장성을 보장하면서 AI 개발 속도를 크게 높일 수 있습니다. 시간을 내어 요구 사항을 신중하게 평가하고 AI 워크로드의 요구 사항을 제대로 이해하는 제공업체와 파트너 관계를 맺으세요.

자주 묻는 질문

GPU 서버가 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 AI 프레임워크에서 원활하게 작동하도록 하려면 어떻게 해야 하나요?

두 프레임워크 모두 GPU 가속을 위해 CUDA에 의존하므로, GPU 서버가 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 AI 프레임워크에서 원활하게 작동하도록 하려면 CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU가 필요합니다. 최상의 성능을 위해 GPU가 필요한 CUDA 컴퓨팅 성능 (일반적으로 3.7 이상)을 충족하는지 확인하세요.

또한 적절한 GPU 드라이버, CUDA 툴킷 및 cuDNN 라이브러리를 설치해야 합니다. 호환성 문제를 방지하려면 AI 프레임워크, GPU 드라이버, CUDA 툴킷의 버전을 일치시키는 것이 중요합니다. 올바른 설정을 통해 AI 워크로드를 최대한 활용할 수 있습니다.

AI 워크로드를 위한 단일 GPU 서버로 시작할 때 향후 성장을 어떻게 계획할 수 있나요?

단일 GPU 서버로 시작할 때는 성장의 여지를 제공하는 하드웨어를 선택하는 것이 중요합니다. 나중에 GPU를 추가하거나 메모리를 쉽게 확장할 수 있는 설정을 선택하세요. 또한 서버가 텐서플로우나 파이토치 같은 인기 있는 AI 프레임워크와 호환되는지 확인하여 소프트웨어 선택에 제한을 받지 않도록 하세요.

GPU 사용량을 주시하여 확장 시기를 파악하세요. 워크로드 증가에 대비하려면 하이브리드 클라우드 설정 또는 모듈식 아키텍처와 같은 옵션을 고려하세요. 이러한 솔루션을 사용하면 대규모 초기 투자 없이도 필요에 따라 인프라를 확장할 수 있으므로 증가하는 수요를 효율적으로 충족할 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다.

AI 워크로드를 위한 고성능 GPU 서버를 실행할 때 고려해야 할 비용은 무엇인가요?

AI용 고성능 GPU 서버를 실행하면 운영 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 이러한 서버는 강력한 GPU를 사용하며, 일부 서버는 각각 700와트까지 소비할 수 있습니다. 24시간 내내 프로젝트를 실행하는 경우, 이러한 에너지 사용량은 막대한 전기 요금으로 이어집니다.

또한 이러한 서버의 과열을 방지하고 안정적인 성능을 보장하기 위해서는 효과적인 냉각 시스템이 필수입니다. 하지만 냉각 비용은 결코 저렴하지 않으며 전체 인프라 비용에 또 다른 계층을 추가합니다. 에너지 소비와 냉각을 합치면 AI용 GPU 서버를 실행하는 데 드는 비용의 상당 부분을 차지합니다.