AI API vs 공유 GPU vs 전용 GPU: 비즈니스에 적합한 방식은 무엇일까요?

GPU는 다양한 AI 작업을 실행하는 데 사용되는 강력한 칩입니다. AI 모델은 이러한 작업을 수행하는 소프트웨어입니다. API는 모델 자체를 실행하지 않고도 애플리케이션에서 AI 서비스를 사용할 수 있도록 하는 연결 방식입니다.

실제로 무엇을 선택하는 것일까요?

관리형 AI API를 사용하면 바로 이용할 수 있는 서비스에 액세스합니다. 공유 GPU 또는 전용 GPU를 사용하면 컴퓨팅 용량을 임대하며, AI 소프트웨어를 직접 관리해야 할 수 있습니다.

API 서비스는 공유 하드웨어 또는 전용 하드웨어에서 실행될 수 있습니다. 핵심 질문은 누가 서비스를 운영하는지, 그리고 워크로드에 어느 정도의 용량이 필요한지입니다.

그림 1. 서로 다른 두 가지 선택: 사용하는 AI 서비스와 그 기반이 되는 GPU 용량.

시작하는 세 가지 방법

옵션 1: 서비스형 AI 사용

관리형 API를 사용하면 팀에서 애플리케이션을 지원되는 모델에 연결할 수 있습니다. 모델은 제공업체가 실행하며, 애플리케이션, 액세스 권한, 답변의 품질이 충분한지 확인하는 일은 귀사의 책임입니다.

수요가 불확실하거나 고르지 않은 경우에 적합할 수 있습니다. 도입하기 전에 사용량 제한, 수요가 높은 시간대의 응답 시간, 제공업체가 모델을 변경할 때 어떤 일이 발생하는지 확인하세요. 또한 요청이 어디로 전송되는지, 누가 액세스할 수 있는지, 데이터가 얼마나 오래 보관되는지 확인해야 합니다.

옵션 2: GPU 용량 공유

공유 GPU 서비스는 하드웨어 분할 또는 시간 공유를 포함해 다양한 방식으로 리소스를 할당할 수 있습니다. 이러한 방식은 격리 수준과 성능 예측 가능성에서 차이가 납니다. 제공업체에 워크로드에 어떤 리소스가 할당되는지, 다른 사용자가 성능에 어떤 영향을 줄 수 있는지 문의하세요.

공유 방식은 다양합니다. 일부 서비스는 하드웨어가 분리된 일부 영역을 제공하고, 다른 서비스는 처리 시간을 공유합니다. 이러한 방식은 동일한 수준의 보호나 성능을 제공하지 않습니다. NVIDIA의 문서에서는 이러한 접근 방식을 구분합니다.

얼마나 많은 메모리와 처리 용량을 제공받는지, 다른 고객이 작업에 영향을 줄 수 있는지, AI 소프트웨어를 누가 유지 관리하는지 확인하세요. “공유”라는 말만으로는 답을 알 수 없습니다.

옵션 3: 팀을 위한 GPU 예약

전용 GPU를 사용하면 전체 서버가 아니라 전체 칩을 반드시 독점하는 것은 아니더라도, 작업을 위해 하나의 칩 전체를 예약할 수 있습니다. 꾸준한 수요, 대규모 모델 또는 특별히 구성된 AI 환경이 필요한 애플리케이션이라면 고려할 만합니다.

이러한 서비스가 포함되지 않는 한 소프트웨어 설치, 업데이트, 모니터링 및 복구를 담당할 사람이 여전히 필요합니다. 전용 GPU가 자동으로 더 빠르거나, 더 안전하거나, 법적 규정을 준수하는 것은 아닙니다. 장애 발생 시의 상황을 포함해 전체 서비스를 테스트하세요.

한눈에 보는 옵션 비교

아래 GPU 옵션에서는 별도의 관리형 서비스를 구매하지 않는 한 팀에서 AI 소프트웨어를 실행한다고 가정합니다.

작업에 실제로 필요한 사항 확인

기술 사양이 아니라 유용한 답변을 기준으로 시작하세요. 실제 작업을 시도하고, 어느 정도의 품질이 허용되는지, 사용자가 얼마나 기다릴 수 있는지, 동시에 몇 명이 서비스를 사용할 수 있는지 결정하세요.

메모리도 중요합니다. 짧은 요청 하나를 처리할 때 GPU에 들어가는 모델이라도 긴 문서나 여러 동시 사용자를 처리하려면 더 많은 메모리가 필요할 수 있습니다. 기술 팀이나 제공업체에 전체 워크로드를 확인해 달라고 요청하세요.

시간 요건에 따라 선택이 달라집니다. 야간 처리는 대기열에서 기다릴 수 있지만, 실시간 답변을 기다리는 고객은 일반적으로 기다릴 수 없습니다. 한산한 시연뿐 아니라 수요가 높은 시간대도 테스트하세요.

모델을 조정하거나 학습시키는 데는 단순히 모델을 사용하는 것과 다른 리소스가 필요할 수 있습니다. 이러한 목적으로 용량을 임대하기 전에 실행 가능성, 소프트웨어 호환성 및 모델 라이선스를 확인하세요.

전체 비용 비교

비슷하게 유용한 결과를 제공하는 옵션끼리 비교하세요. 직원이 답변을 수정해야 하거나 서비스가 느려 고객이 이탈한다면 시스템 가격이 저렴해도 비용을 절약한 것이 아닙니다.

표면적인 가격 외에도 다음 항목을 살펴보세요.

• API: 사용량 요금, 도구 또는 추가 서비스 비용, 반복 요청, 애플리케이션 구축 및 유지 관리 작업.
• GPU: 임대 용량, 지원 컴퓨팅 및 스토리지, 네트워크 요금, 소프트웨어 유지 관리 및 인력 시간(필요한 경우 백업 용량 포함).

사용되지 않은 용량이 얼마나 되는지도 고려하세요. 꾸준한 워크로드라면 예약 GPU가 타당할 수 있지만, 간헐적인 급증에는 적합하지 않을 수 있습니다. 모든 조직에서 전용 하드웨어가 더 저렴해지는 단일 트래픽 수준은 없습니다.

일상적인 세 가지 사례

다음은 예시 상황이며, 고객 사례나 보장된 결과가 아닙니다.

1. 수요를 예측하기 어려운 고객 지원 어시스턴트. 사용 가능한 모델이 충분한 답변을 제공하고 데이터 요구 사항을 충족한다면 API를 평가하는 것부터 시작하세요. 긴 대기 시간 없이 수요가 높은 시간대를 처리할 수 있는지 확인하세요.

2. 매일 밤 문서 분류. 작고 예측 가능한 작업에는 비즈니스에 적합한 모델을 사용하며 아침까지 기다릴 수 있습니다. 충분한 메모리가 있고 정해진 시간 안에 작업을 완료한다면 공유 GPU 용량이 적합할 수 있습니다.

3. 하루 종일 사용되는 AI 서비스. 자체 모델이 꾸준히 유입되는 요청을 처리하고 사용자는 빠른 답변을 기대합니다. 전용 용량을 테스트하되, 도입하기 전에 개선 효과와 운영 비용을 확인하세요.

그림 2. 이는 시험을 위한 출발점이며 고정된 규칙이 아닙니다. 모든 경우에 데이터 요구 사항과 소프트웨어 책임이 중요합니다.

선택하기 전에 확인할 다섯 가지 질문

AI가 무엇을 잘해야 하나요?

유용한 결과와 허용 가능한 대기 시간을 정의하세요.

얼마나 바쁠까요?

피크 시간, 한산한 시간, 여러 사용자가 동시에 접속하는 상황을 포함하세요.

누가 계속 운영하나요?

업데이트, 보안, 모니터링 및 복구 책임을 합의하세요.

데이터는 어디로 전송되나요?

처리, 로그, 스토리지, 보존 및 백업 제공업체를 확인하세요. EU 액세스 지점만으로 서비스의 모든 부분이 EU 내에 유지된다는 사실이 입증되는 것은 아니므로 계약도 확인해야 합니다.

현실적인 시험에서 무엇을 확인할 수 있나요?

답변 품질, 대기 시간 및 작업 완료에 드는 전체 비용을 비교하세요.

CloudSigma와 AI 워크로드에 대해 논의하세요

CloudSigma의 플랫폼은 GPU 패스스루(가상 머신에서 GPU에 직접 액세스하는 방식)와 GPU 슬라이스를 설명합니다. 선택한 배포 환경에 대한 슬라이스의 구성과 공유 동작은 확인해야 합니다. 이용 가능한 옵션은 위치, 하드웨어 및 서비스 구성에 따라 달라집니다. 선택하기 전에 AI 소프트웨어를 누가 실행하는지 확인하세요.

CloudSigma AI Mission Control은 지원되는 관리형 AI 서비스 및 일부 직접 제공업체 연결을 위한 별도의 액세스 및 감독 계층입니다. CloudSigma AI Mission Control은 지원되는 관리형 AI 서비스 및 일부 직접 제공업체 연결을 위한 액세스 및 감독 계층을 제공합니다. 모델, 공급업체 및 리전 액세스를 관리하는 정책을 지원하며 프로젝트별 사용량을 추적합니다. 고객 소유 GPU 용량을 연결하는 작업은 별도의 지원형 온보딩 프로세스로 진행되며, 아키텍처, 모델 제공, 보안 및 운영 검토가 필요합니다. 자동 셀프서비스 설정은 지원되지 않습니다.

AI 배포 옵션을 평가할 준비가 되셨나요? 워크로드, 예상 수요, 모델 요구 사항 및 데이터 위치 요구 사항에 대해 CloudSigma에 문의하세요. 함께 적합한 옵션을 파악하고 평가를 위한 다음 단계를 합의할 수 있습니다.