문2) GPUaaS(GPU as a Service) 설명
답)
Ⅰ. 클라우드 기반 GPU 서비스 모델, GPUaaS의 개요
| 정의 | 고성능 병렬처리 장치인 GPU 자원을 클라우드 환경에서 서비스 형태로 제공하는 모델 |
|---|---|
| 목적 | • 초기 투자 비용 절감 |
| • 자원 탄력적 확장 지원 | |
| • 서비스의 신속 도입 | |
| • 운영 관리 부담 완화 |
Ⅱ. GPUaaS의 핵심 아키텍처 및 구성요소
가) GPUaaS의 논리적 아키텍처
나) GPUaaS의 핵심 구성요소
| 계층 (Layer) | 주요 구성요소 | 핵심 기술 및 역할 (채점 포인트) |
|---|---|---|
| 관리 계층 | 포털 / API / 과금 | - 자원 신청, 배포, 제어 및 종량제(Pay-as-you-go) 사용량 모니터링 |
| 가상화 계층 | vGPU, MIG, K8s | - 단일 물리 GPU를 논리적으로 분할하여 다중 워크로드 동시 처리 |
| 물리 계층 | GPU Pool, NVLink | - 대규모 병렬 연산을 위한 물리적 하드웨어 및 노드 간 초고속 통신 지원 |
Ⅲ. GPUaaS의 장단점 분석
[ 기회 요소 (장점/도입 효과) ] [ 위협 요소 (단점/리스크) ] (+) 초기 인프라 투자비(CapEx) 제로화 (-) 장기/대규모 사용 시 운영비(OpEx) 급증 (+) 수요 폭증 시 즉각적(Elastic) 확장 ◀———▶ (-) 특정 클라우드 벤더 종속 (Lock-in) (+) 최신 인프라(H100 등) 즉각 도입 (-) 민감 데이터 반출에 따른 보안 규제
“끝”