정 원형AI가 주목을 받기 시작한 시점이 어떻게 보면 길기도 짧기도 합니다.
수많은 업체는 비록 선두는 아닐지라도 트렌드를 따라잡기 위해
쉽지 않은 길을 탐구하더라도 AI 산업에 점차 뛰어들고 있는 것이 눈에 띄게 발견됩니다.
특히 Chat GPT, Gemini과 같은 다양한 정보를 습득할 수 있는 AI 솔루션부터
이미지 생성, AI 업스케일링 등 일반인들도 쉽게 접할 수 있는 솔루션이 무수히 개발되고 있는데
오늘은 AI를 개발, 구축하는데 필수적으로 필요한 GPU 서버에 대해 알아보고자 합니다.
[GPU 서버]
GPU가 탑재되지 않은 상태로 제공되는 일반 서버와 달리 위 안내드린 AI, 딥러닝, 게임 개발, 동영상 렌더링, VR 등 특수한 목적을 위해 그래픽 카드가 탑재된 서버입니다.
이러한 특수 목적으로 인해 다양한 사양 및 가격의 GPU를 활용하며 고성능 계산을 위해
CPU, RAM을 포함한 기본적인 사양도 더욱 높게 활용하게 됩니다.
우선 언급하고자 하는 GPU부터 차근차근 알아볼까요?
[ GPU (그래픽 처리 장치) ]
GPU란 그래픽 처리 장치의 메인 연산 장치로 그래픽 카드를 구성하고 있는 여러 부품들 중
중요한 하나의 칩셋입니다.
흔히 GPU와 그래픽 카드를 동일하게 보는 경우도 있지만 사실 비슷한 개념일 뿐
그래픽 카드는 GPU 칩셋을 포함한 다양한 부품들이 결합되어 만들어진 하나의 하드웨어입니다.
예시를 확인해볼까요?
분명 RTX 3090은 NVIDIA사에서 제조했지만 앞단의 갤럭시, ZOTAC과 같은 브랜드가 기재되어 있는 것을 확인해 볼 수 있는데 그 이유가 NVIDIA, AMD사는 그래픽 카드의 일부 부품인 GPU 칩셋을 개발, 생산하는 것이기 때문입니다.
갤럭시, ZOTAC과 같은 업체는 NVIDIA, AMD에서 생산한 GPU 칩셋을 활용하여 그래픽 카드를 제조하기 때문에 업체별 그래픽카드에 대한 상세 사양도 다소 차이가 발생됩니다.
이러한 부분들을 확인한다면 GPU와 그래픽카드가 개념적인 부분에서 차이가 있다는 점을 인지할 수 있습니다.
[ 특징 ]
1. 성능
일반적으로 여러개의 GPU를 동시에 사용하여 높은 사용뿐만 아니라 병렬 처리가 가능하여 GPU는 CPU보다 연산 처리 속도가 빨라 대량의 데이터를 더욱 신속하게 처리할 수 있습니다.
GPU와 CPU의 차이는 다른 포스팅을 통해 확인하도록 하겠습니다.
GPU, CPU의 차이점
그래픽 처리 작업 (게임, 영상 등), AI, 딥러닝, 빅데이터 분석 시 병렬 처리 능력을 활용하여 더욱 고도화된 작업들이 가능합니다.
2. 전력 & 확장성
GPU 서버는 일반 서버와 달리 그래픽 카드로 인한 전력이 많이 발생되며 발열처리를 고려해야 하는 관계로 다수의 그래픽 카드가 장착된 서버를 이용 시 별도 운영중인 서버실이 없다면 호스팅 업체의 상면을 계약하여 사용하는 경우가 대부분이며 이 경우 과전력에 따라 수용이 어려운 경우가 발생될 수 있으며 많은 비용이 발생됩니다.
이로 인해 전력을 신경쓸 필요가 없으며 사양에 대한 확장성을 고려하여 물리 서버가 아닌 클라우드 서버로 전환하는 경우도 다수 발생합니다.
3. 금액
개인용 컴퓨터를 하나쯤 구비하고 있다면 그래픽 카드가 많이 비싸다는 것을 어렴풋이 알 수 있는데
위와 같이 특수한 작업을 위한 서버에 사용하고자 한다면 그만큼 고가의 그래픽 카드를 활용해야 하며
CPU, RAM과 같은 기본적인 사양도 상당히 높아야 하기 때문에 일반 서버와 비교 시 최소 3배 이상의 비용이 발생될 수 있습니다.
GPU 서버의 도입을 고려하신다면 일 요금이 적용되는 클라우드 서비스를 통해
테스트를 진행할 경우 더욱 큰 도움이 될 수 있습니다.
(GPU 클라우드 서버 : https://iwinv.kr/server/gpu.html )
또한, 유명한 NVIDIA사의 GPU 외에도 AMD사의 GPU를 활용한 서버도 발전되고 있어
다양한 업체의 GPU 서버를 이용하여 미래산업에 빠른 발걸음을 내딛어 보는 것은 어떨까요?