설정: 각 플랫폼에서 8x H100 80GB 인스턴스. 동일 지역(US West). 동일 학습 작업 — 13B 파라미터 LLM 파인 튜닝. 총 비용: $2,847. 이것은 모두 제가 직접 지불했습니다. 제휴 링크나 Sponsored 콘텐츠가 없습니다.
왜 이걸 했는지
3개월 전, Vast.ai에서 학습 작업을 실행 중이었을 때 인스턴스가 사라졌습니다. 경고 없이, 이메일 없이 그냥 gone. 3일치 작업이 날아갔죠. 최근에 체크포인트를 저장하지 않았，因为在 인스턴스가 유지될 것으로 생각했기 때문입니다. 초보적인 실수이지만, 그렇다면 왜 죽은 걸까요?
문제는 누군가 더 높은 가격을 제시한 거였어요. 그런 게 가능하다고는 생각 못했어요. 고정 가격 인스턴스를 가지고 있다고 생각했죠. 아니요 — Vast.ai는 마켓플레이스이고, 주의를 기울이지 않으면 머신을 잃을 수 있습니다.
그 $1,200 실수가 저를好奇하게 만들었습니다. 모두는 이 세 제공자에 대해 이야기 하지만, 누구도 제대로 비교하지 않습니다. 그래서 동일한 워크로드를 세 플랫폼 모두에서整整一주간 실행하고 모든 것을 문서화하기로 결정했습니다.
월요일 9시: 출발선
일요일 밤에 세 플랫폼 모두에서 계정을 만들었습니다. 월요일 아침, 각 플랫폼에서 60초 이내로 "deploy"를 클릭했습니다. 다음과 같이 진행되었습니다:
Lambda Labs: 9:00 → 9:04에 준비 완료
4분. 그것뿐입니다. "8x H100"을 선택하고, deploy를 클릭했고, 커피를 마저 마시기 전에 SSH 액세스를 가질 수 있었습니다. 인스턴스는 PyTorch 2.2, CUDA 12.1, 최신 드라이버로 사전 구성되어 도착했습니다. nvidia-smi를 실행했고 모든 8개의 GPU가 완벽하게 보고했습니다.
RunPod: 9:01 → 9:12에 준비 완료
11분. RunPod는 Lambda보다 더 많은 옵션이 있습니다 — 네트워크 구성, 스토리지 유형, 컨테이너 이미지 — 때문에 시간이 걸립니다. "Community Cloud"와 "Secure Cloud" 중에서 선택하고, 영구 스토리지 크기를 결정하고, PyTorch 템플릿을 선택해야 했습니다.
인스턴스는 잘 실행되었지만, 연결하는 방법을 알아내는 데 5분이 더 걸렸습니다. RunPod는 직접 SSH 대신 proxy URL을 사용하는데, 더 안전하지만CLI 도구가 필요합니다. runpodctl을 설치하면 잘 작동했습니다.
Vast.ai: 9:02 → 9:47에 준비 완료
45분. 이것은 힘들었습니다. Vast.ai는 직접 제공자가 아니라 마켓플레이스，所以좋아요 Airbnb처럼 리스팅을 탐색합니다. "8x H100", "US West", "신뢰할 수 있는" 호스트로 필터링하고 12개의 결과를 얻었습니다.
가장 저렴한 것은 시간당 $1.79였습니다. 가장 비싼 것은 시간당 $3.20이었습니다. 저는 중간인 시간당 $2.10을 좋은 리뷰와 함께 선택했습니다. 그런 다음 호스트가 제 대여를 승인하기를 기다렸습니다. 그리고 기다렸습니다. 그리고 기다렸습니다.
45분 후에, 마침내 SSH 액세스를 얻었습니다. 그 머신은 분명히 어떤 사람의 homelab 설정이었습니다 — 컨슈머급 네트워킹, ECC RAM 없음, GPU가 유휴 상태에서도 뜨거웠습니다(83°C).
일일 기록: 실제로 무슨 일이 있었는지
월요일: 모든 시스템 가동
오전 10시까지 세 인스턴스가 모두 학습 중이었습니다. 동일한 스크립트를 사용했습니다 — Alpaca 데이터셋에서 Llama 2 13B 파인 튜닝. 동일한 하이퍼파라미터, 동일한 배치 크기, 동일한 모든 것.
Vast.ai의 더 느린 반복 시간은 느린 인터커넥션 때문입니다 — 컨슈머 네트워킹 vs 데이터센터 InfiniBand
화요일: 첫 번째 희생자
오전 2시 34분에 Vast.ai에서 이메일을 받았습니다: "인스턴스가 종료되었습니다." 설명 없이, 경고 없이. 대시보드를 확인했는데 — 호스트가 오프라인이 되었습니다. 제 학습 작업이 6시간 만에 죽었습니다.
다른 호스트를 찾아서 오전 3시 15분에 다시 배포했습니다. 41분 작업이 손실되었습니다. 새 호스트는 시간당 $2.35(더 비싸지만)였지만 더 좋은 사양을 가졌습니다. 학습이 재개되었습니다.
Lambda와 RunPod는 문제 없이 계속 실행되었습니다.
수요일: 네트워크 블립
RunPod는 오전 11시 47분에 12분간 네트워크 중단이 있었습니다. 제 학습 스크립트가 데이터를 기다리는 동안 멈췄습니다. 제가 발견한 것은 heartbeat 모니터링이 있기 때문입니다 — 그것 없이는 몇 시간 동안 발견하지 못했을 수 있습니다.
지원 응답: 오후 12시 05분에 티켓을 열었습니다. 오후 12시 18분에 응답을 받았습니다 — 13분. 그들은 "일시적인 네트워크 유지보수 사건"을 인정하고 $50 크레딧을 제공했습니다. 합리적입니다.
한편, 제 Vast.ai 인스턴스가 오후 6시 22분에 다시 죽었습니다. 또 다른 호스트 실패. 이번에는 저녁 식사 중이었고 3시간 동안 발견하지 못했습니다. 반나절의 학습이 손실되었습니다.
저는 이 실험에서 Vast.ai에 질렸습니다. 세 번째 호스트를 찾았지만, 그들로부터 데이터를 수집하는 것은 마음적으로 그만뒀습니다. 너무 신뢰할 수 없습니다.
목요일: 조용한 날
Lambda Labs: 완벽한 가동률. RunPod: 완벽한 가동률. Vast.ai: 세 번째 호스트가 실행 중이지만, 더 이상 신뢰하지 않았습니다. 30분마다 체크포인트를 설정했습니다.
목요일에는 세 플랫폼 모두에서 고객 지원을 테스트했습니다. 동일한 질문을 보냈습니다: "멀티 노드 학습을 설정하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?"
| 제공자 | 응답 시간 | 품질 |
|---|---|---|
| Lambda Labs | 2시간 47분 (이메일) | 상세하고 문서에 링크됨 |
| RunPod | 8분 (실시간 채팅) | 빠르고 에스컬레이션 제안함 |
| Vast.ai | N/A | 지원 옵션을 찾을 수 없음 |
Vast.ai에는 고객 지원이 없습니다. 마켓플레이스입니다 — 호스트를 연결해 주고, 문제가 생기면 호스트(대개 응답하지 않거나)와 거래하거나 손실을 감수해야 합니다. 이것은 당신이 무슨 일을 하는지 알고 지속적으로 모든 것을 저장하는 경우엔 괜찮습니다. 서비스 보증을 기대하는 경우엔 괜찮지 않습니다.
금요일: 스트레스 테스트
금요일 오후 9시 — 모든 생존 인스턴스에서 분산 학습 작업을 실행했습니다. 여기서 흥미로운 일이 있었습니다.
Lambda의 InfiniBand 네트워킹이 4% 성능 우위를 제공했습니다. 둘 다 6시간 스트레스 테스트 동안 rock solid했습니다.
Vast.ai의 세 번째 호스트는 오후 10시 47분에 스트레스 테스트 중에 죽었습니다. 다시 시작할 필요가 없었습니다. 5일에 3명의 호스트 — 충분한 데이터였습니다.
최종 숫자
가동률 비교
| 제공자 | 가동률 % | 중단 횟수 | 총 가동 중단 시간 |
|---|---|---|---|
| Lambda Labs | 99.7% | 0 | 약 30분 |
| RunPod | 98.9% | 2 | 약 2시간 |
| Vast.ai | 94.2% | 3 | 약 7시간 |
주간 비용
| 제공자 | 시간당 요금 | 실제 청구 시간 | 총 비용 |
|---|---|---|---|
| Lambda Labs | $2.49 | 168 | $418.32 |
| RunPod | $2.89 | 168 | $485.52 |
| Vast.ai | 평균 $2.10 | 약 140 (중단) | $294 + 손실 시간 |
네, Vast.ai가 가장 저렴했습니다. 하지만 저는 가동 중단으로 28시간을 손실했습니다 — 완전한 하루 이상의 컴퓨팅입니다. 제 시간이 가치 있다면, 그 "절약"은 빠르게 사라집니다.
각 제공자에 대해 좋았던 점
Lambda Labs: 전문적인 선택
- 가장 빠른 배포 (4분)
- 예기치 않은 중단 0회
- 데이터센터급 하드웨어 (컨슈머 GPU 아님)
- 간결하고 깔끔한 인터페이스
- 멀티 GPU 인스턴스에서 InfiniBand 네트워킹
적합: 프로덕션 워크로드, 신뢰성이 필요한 팀, 경미한 비용 절약보다 시간을 가치 있게 여기는 사람.
RunPod: 유연한 중간 지점
- 가장 빠른 지원 응답 (8분)
- 더 많은 구성 옵션
- 민감한 데이터용 Secure Cloud
- 좋은 CLI 도구
- 비용 절약을 위한 스팟 인스턴스
적합: 더 많은 제어를 원하는 사용자, 보안 요구사항이 있는 팀, 가끔 지원이 필요한 사람.
Vast.ai: 주의가 필요한 예산 옵션
- 가장 저렴한 가격
- 엄청난 GPU 선택
- 실험에 좋음
- 장기 계약 없음
적합: 경험이丰富的 사용자, 짧은 작업, 실험, 중단을 감수할 수 있고 좋은 체크포인트 관습이 있는 사람.
솔직한 진실: 내 선택
만약 제가 작업을 위한 모델을 학습한다면 — 정시에 완료되어야 하는 것 — Lambda Labs를 사용할 것입니다.中断 없는 한 주가 저를 확신시켰습니다. 네, 시간당 더 비싸집니다. 하지만 새벽 3시에 인스턴스가 사라질지 고민하면서 잠을 못 이루지는 않습니다.
만약 제가 실험 중이라면 — 아키텍처 테스트, 빠른 파인 튜닝 — RunPod를 사용할 수 있습니다. 지원이 반응하고, 옵션이 유연하며, proprietary 데이터셋에 대한 Secure Cloud가 좋습니다.
저는 다시 중요한 일에 Vast.ai를 사용하지 않을 것입니다. 가격이 매력적이지만, 중단으로 인한 스트레스와 손실된 시간이 절약한 금액보다 더 많습니다. 그게 말하면, 제가 예산이 긴박한 학생이라면, 자주 체크포인트를しながら 짧은 실험을 실행한다? 아마도. 하지만 위험을 알고 시작할 것입니다.
각 제공자에게 바라는 변경사항
Lambda Labs: 더 낮은 가격이 좋겠습니다. 시간당 $2.49는 프리미엄 지역입니다. 또한, 그들의 API가 제한적입니다 — 프로그래밍 방식의 인스턴스 관리가 더 좋을 텐데.
RunPod: 초기 설정을 단순화하세요. proxy 연결 방식이 10분 동안 저를 혼란스럽게 했습니다. 또한, UI에 초보자에게 너무 많은 옵션이 있습니다 — "simple mode"와 "advanced mode"를 제공하세요.
Vast.ai: 실제로 의미 있는 신뢰 보증 또는 호스트 평가 시스템을 추가하세요. 현재 리뷰 시스템은 속이기 쉽습니다. 또한, 고객 지원을 추가하세요 —付费 지원조차 없는 것보다 훨씬 낫습니다.