2026년에는 더 이상 GPU를 사지 않습니다—렌트합니다. Llama 4 파인튜닝하든, Pixar 품질 단편 렌더링하든, 단백질 접힘 시뮬레이션하든, GPU as a Service (GaaS)가 현대의 무거운 컴퓨팅의 근간입니다.
그러나 시장은 분할되어 있습니다. 하이퍼스케일러(AWS, Google), 전문 클라우드(Lambda, CoreWeave), 분산 네트워크(io.net, Akash)가 있습니다. 누구에게 데이터와 예산을 신뢰하시겠습니까?
실제로 GaaS란 무엇인가요?
트랙 데이를 위해 Ferrari를 렌트하는 것을 생각해보세요. 유지보수, 전기 요금, 또는 감가상각 없이 강력한 하드웨어—NVIDIA H100, A100, RTX 4090—에 대한 접근권을 얻습니다.
누가 GaaS가 필요한가요?
- AI/ML 엔지니어: LLM 학습에는 워크스테이션에 넣을 수 없는 대규모 VRAM (80GB+)과 상호 연결(InfiniBand)이 필요합니다.
- 데이터 과학자: pandas/rapids.ai로 테라바이트 규모의 데이터를 처리하려면 고대역폭 메모리가 필요합니다.
- 3D 아티스트: Blender나 Redshift에서의 렌더링은 종종 클라우드 플랫폼에서 더 저렴한 RTX 4090 같은 소비자 카드에서 benefit.
- 클라우드 게임: 저사양 기기로 게임을 스트리밍.
제공자의 세 가지 계층
1. 하이퍼스케일러 (AWS, Azure, GCP)
최적: 기업 신뢰성, 보안 컴플라이언스, 통합 서비스.
장점: 무한한 규모, 완성된 생태계.
단점: 비싸다. H100이 다른 곳의 $2/시간에 비해 $4-5/시간일 수 있다.
2. 전문 클라우드 (Lambda, CoreWeave, RunPod)
최적: AI 스타트업, 연구자, 취미 개발자.
장점: 더 나은 가격, 사전 구성된 ML 환경, 집중된 지원.
단점: 하이퍼스케일러보다 용량이 작음(CoreWeave는 지금 매우 크지만).
3. 분산 네트워크 (Vast.ai, io.net)
최적: 가능한最低価格, 내결함성 워크로드.
장점:疯狂ly 저렴 (RTX 4090이 $0.40/시간).
단점: 가변적 신뢰성, 보안 문제 (다른 사람의 기계에서 실행 중).
가격 모델 설명
| 모델 | 설명 | 최적 사용 사례 |
|---|---|---|
| 온디맨드 | 시간/초당 지불. 언제든 취소 가능. | 개발, 테스트, 짧은 작업. |
| 예약 | 1~3년 약정으로 40~60% 할인. | 프로덕션 추론, 안정적 상태 학습. |
| 스팟 / 선점 가능 | 여유 용량에 입찰. 중단될 수 있음. | 내결함성 학습, 배치 처리. |
올바른 GPU를 선택하는 방법
가장 비싼 것만 렌트하지 마세요. 작업에 하드웨어를 맞추세요:
- LLM 학습 (70B+): NVIDIA H100 또는 A100 (80GB). 메모리와 대역폭이 필요합니다.
- LLM 파인튜닝 (7B-13B): NVIDIA A100 (40GB) 또는 RTX 4090 (24GB).
- 추론: NVIDIA L40S 또는 A10G. 서빙에 최적화됨.
- 렌더링: RTX 4090. 레이 트레이싱에 비교할 수 없는 가격 대비 성능.
GaaS의 미래
2026년에는 서버리스 GPU로의 전환을 보고 있습니다. 시스템을 렌트하는 대신, 코드를 보내면 플랫폼이 프로비저닝을 처리합니다. Modal과 RunPod Serverless 같은 제공자가 이 선두를 이끌고 있어 GaaS를 더욱 접근하기 쉽게 만들고 있습니다.
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