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Overview

GPUaaS(GPU as a Service)는 ML 및 Gen AI 작업을 위해 더 많은 GPU가 필요한 조직을 위한 비용 효율적인 솔루션 역할을 합니다.

기존 자원의 사용을 최적화함으로써, GPUaaS는 조직이 새로운 하드웨어를 기다리지 않고도 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있게 해줍니다.

이번 포스트에서는 GPUaaS 서비스가 어떻게 작동하는지, GPU 부족 문제를 어떻게 해결할 수 있는지, 언제 GPUaaS를 사용해야 하는지, 그리고 이것이 Gen AI에 어떻게 적합한지 설명합니다.

기업들이 GPU 부족에 대처하는 방법

조직에서는 대량의 데이터를 동시에 처리하고, 계산 작업 속도를 높이며, AI, 데이터 시각화 등과 같은 특정 애플리케이션을 처리할 수 있는 GPU가 필요합니다.

업계 전반에 걸쳐 컴퓨팅 능력과 실시간 처리에 대한 수요가 증가함에 따라 이러한 필요성은 더욱 커질 것입니다.

그러나 증가하는 수요에 비해 공급이 부족하여, 조직들은 GPU를 구매하려고 대기자 명단에만 수년간 기다리는 등의 장애물을 만나고 있습니다.

결과적으로 기업들은 GPU 액세스에 앞장서고 있습니다. 그들은 업계 연결을 활용하고 GPU에 대한 액세스 권한을 얻는 데 도움을 줄 수 있는 모든 사람에게 다가가려고 노력하고 있습니다.

여기에는 전문 네트워크를 통해 지원을 구하고, 정부 보조금을 신청하고, AI 벤처를 위한 GPU에 대한 액세스를 확보하기 위해 클라우드 제공업체와 파트너십을 형성하는 것이 포함됩니다.

다른 사람들은 더 창의적이어서 GPU를 임대하거나 다른 하드웨어의 용도를 변경하는 등의 계획을 수립합니다.

GenAI의 예상치 못한 광범위한 채택은 이러한 시도를 더욱 악화시켰습니다.

업계 전반의 기업들은 교육, 모델 평가, 테스트, 모니터링 등을 위해 GPU가 필요한 LLM을 운영에 구현하려고 합니다 .

더 작은 데이터 세트나 더 적은 반복 횟수로 훈련하는 것은 효과가 없습니다. 환각, 편견 및 기타 문제는 실제로 존재하며 회사의 브랜드 이름과 제품 품질에 영향을 미칠 수 있습니다.

최근 에어캐나다(Air Canada)는 자사의 챗봇이 승객에게 제공한 잘못된 정보에 대해 책임을 져야 했습니다 .

이 이야기는 모델 정확성과 성능의 필요성을 강조하는 경고입니다. 위험이 더 높은 시나리오에서는 결과가 더 끔찍할 수 있습니다.

기업은 기본적인 컴퓨팅 파워에 접근하기 위해 수년을 기다리거나 무리해야 하는 운명에 처해 있는 것일까요? GPU를 손에 넣을 수 있는 능력을 가진 회사들이 산업 환경을 좌우하게 될까요? 더 나은 방법이 필요합니다.

서비스로서의 GPU란 무엇입니까?

GPUaaS는 추가 물리적 하드웨어에 투자할 필요 없이 기존 GPU 리소스에 액세스하고 활용할 수 있는 유연하고 확장 가능하며 효율적인 방법입니다.

GPUaaS는 컴퓨팅 요구 사항에 따라 기존 리소스를 0까지 자동으로 확장 및 축소할 수 있습니다.

이는 애플리케이션이나 작업에 더 많은 GPU 성능이 필요한 경우 GPUaaS가 수요를 충족하기 위해 더 많은 리소스를 동적으로 할당할 수 있음을 의미합니다.

반대로 수요가 감소하면 리소스를 축소하여 GPU 풀을 효율적으로 활용할 수 있습니다.

결과적으로 기존 GPU를 최대한 활용하여 현재 보유하고 있는 GPU로 더 많은 성과를 달성할 수 있습니다.

GPUaaS가 이를 달성하는 한 가지 방법은 분산 처리를 지원하는 것입니다. 즉, 동일한 작업에 여러 GPU를 사용하는 것입니다.

딥 러닝, 렌더링 또는 복잡한 시뮬레이션과 같이 상당한 컴퓨팅 성능이 필요한 작업의 경우 GPUaaS는 여러 GPU를 할당하여 동시에 작동할 수 있습니다.

이를 통해 작업을 완료하는 데 필요한 시간이 크게 줄어들고 생산성이 향상되며 보다 복잡한 계산이 가능해집니다.

GPUaaS는 GPU 리소스 관리 프로세스를 단순화하므로 GPU 리소스 관리를 위한 효율적인 방법입니다.

수동으로 수행할 경우 이러한 작업은 특히 규모에 따라 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

GPUaaS 플랫폼은 GPU 리소스의 할당, 확장 및 유지 관리를 위해 자동화 및 조정을 활용합니다.

이를 통해 기본 인프라에 대해 걱정하지 않고 핵심 작업과 애플리케이션에 집중할 수 있습니다.

GPUaaS는 어떻게 작동하나요?

MLRun 은 지속적인 ML, DL 및 Gen AI 애플리케이션을 구축하고 관리하기 위한 오픈 소스 ML 조정 프레임워크입니다.

MLRun은 ML 파이프라인을 자동화하고 프로덕션 데이터 및 온라인 애플리케이션의 제공을 가속화합니다.

이를 통해 엔지니어링 노력, 생산 시간 및 계산 리소스가 크게 줄어듭니다.

MLRun은 GPUaaS 플랫폼이기도 합니다. 단일 작업을 위해 여러 GPU를 조정하거나 특정 작업에만 GPU를 할당할 수 있습니다.

MLRun은 런타임에 동적으로 예약된 여러 컨테이너에 코드와 라이브러리를 패키징하고 복제하여 이를 수행합니다.

이러한 컨테이너는 동일한 데이터와 코드를 공유하며 배포 및 병렬 처리 작업을 지원하도록 구성됩니다.

또한 MLRun은 사용자가 원본 코드를 변경할 필요 없이 여러 GPU에 걸쳐 분산 교육 또는 추론을 자동화할 수도 있습니다.

GPUaaS를 사용해야 하는 경우

GPUaaS는 컴퓨팅 작업 속도를 높이고 경쟁력을 향상시키는 조직의 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. GPUaaS는 특히 다음 사용 사례에 권장됩니다.

• 사내 호스팅 제한 사항 - 조직의 기존 사내 인프라가 컴퓨팅 요구 사항을 충족할 수 없거나 하드웨어 업그레이드 비용이 합리적이지 않은 경우

• 집중적인 컴퓨팅 요구 사항 - 딥 러닝, 3D 렌더링 및 복잡한 시뮬레이션과 같이 강력한 컴퓨팅 성능이 필요한 작업에 적합합니다.

• 대형 모델 크기 - NLP 및 컴퓨터 비전과 같이 크고 복잡한 모델을 교육하는 데 사용됩니다.

• 집중 훈련 및 미세 조정 - 조직에서 모델의 반복적인 훈련 및 미세 조정이 필요한 경우

• 배포를 프로덕션으로 가속화 - 개발에서 프로덕션으로 신속하게 이동하여 시장에서 경쟁 우위를 확보하려는 조직을 위한 것입니다.

• 실시간 애플리케이션 - 자율 주행 차량이나 금융 알고리즘과 같이 실시간 데이터 처리 및 의사 결정이 필요한 애플리케이션입니다.

• 높은 정밀도를 요구하는 산업 - 의료 영상 분석을 위한 의료와 같이 정확하고 세부적인 결과가 필요한 산업에 적합합니다.

• 비용 효율성 - 컴퓨팅 기능을 최대화하면서 비용을 최소화해야 하는 신생 기업, 중소기업, 연구원 및 기타 단체에 적합합니다.

• 데이터 개인 정보 보호 - 의료, 금융 등 클라우드 서비스 보안과 관련된 산업에 적합합니다.

• Gen AI - 모델 크기와 복잡성으로 인해 많은 수의 GPU가 필요한 경우

GPUaaS가 Gen AI에 중요한 이유는 무엇입니까?

GenAI에 대한 관심이 높아지고 급속하게 채택되면서 GPU 부족 현상이 다시 주목을 받게 되었습니다.

LLM 모델의 아키텍처 복잡성과 계산 요구 사항은 전례 없는 수준으로 확대되었습니다.

엄청난 크기와 복잡한 계산으로 인해 효율적인 로딩, 미세 조정 및 추론을 용이하게 하려면 여러 GPU에 분산해야 합니다.

문제가 있는 모델 크기의 한 가지 예는 모델 아키텍처의 다양한 레이어를 별도의 GPU에 할당하는 전략적 청사진인 "device map"의 개념입니다.

분할을 통해 여러 GPU에 걸쳐 모델을 수용할 수 있으므로 여러 개의 작은 GPU에 큰 모델을 로드할 수 있습니다.(모델이 하나의 GPU에 들어갈 수 있으면 훨씬 더 빨라진다)

따라서 GPUaaS는 Gen AI를 구현하는 조직에게 자연스러운 선택이 됩니다 . GPU는 다양한 단계에 필요합니다.

여기에는 특히 실시간 또는 거의 실시간에 가까운 응답이 필요한 생산 환경에서 추론 및 모니터링은 물론 분산 교육이 포함됩니다.

Whisper 및 Mistral-7B와 같은 모델이 단일 GPU 내에 상주할 수 있다는 것은 사실입니다.

이는 업계 내에서 더 작고 효율적인 모델에 대한 선호도가 높아지고 있음을 보여줍니다.

더 큰 모델은 우수한 기능을 제공할 수 있지만 배포와 관련된 운영 및 재정적 오버헤드는 많은 애플리케이션의 성능 향상을 정당화하지 못할 수 있습니다.

그러나 적어도 가까운 미래에는 대부분의 애플리케이션에 여전히 분산 추론이 필요합니다.

NLP 처리 도구부터 고급 이미지 생성 및 분석 소프트웨어에 이르기까지 프로덕션 애플리케이션에는 운영 복잡성과 처리량 요구 사항에 따라 다양한 GPU 요구 사항이 있습니다.

예를 들어, 전자 상거래 플랫폼을 위한 실시간 추천 시스템에는 초당 수천 개의 요청을 처리하기 위해 다수의 GPU가 필요할 수 있는 반면, 감정 분석을 위한 일괄 처리 작업에는 보다 적당한 요구 사항이 있을 수 있습니다.

두 경우 모두 GPUaaS는 양쪽 모두에서 효과를 극대화시킵니다.

또는 많은 조직에서 외부 서비스를 사용하도록 선택할 수도 있습니다. 특정 사용 사례에서는 자체 호스트를 선택하지 않는 것이 도움이 될 수 있습니다.

그러나 데이터 주권과 보안을 우선시하는 조직의 경우 내부 GPU 인프라를 배포하면 데이터 처리 및 처리에 대한 제어력이 향상됩니다.

이 접근 방식은 데이터 민감도가 최우선 순위인 의료 및 금융과 같은 규제 산업에 적합할 수 있습니다.

결론

GPUaaS는 GPU 부족에 대한 실용적이고 유익한 솔루션을 제공합니다.

수요에 따라 리소스를 동적으로 할당하는 기능을 통해 조직은 새로운 하드웨어에 투자하는 오버헤드 없이 효율성을 유지할 수 있습니다.

MLRun은 이 기능을 지원하는 오픈 소스 GPUaaS 플랫폼입니다.

GPUaaS는 다양한 사용 사례를 지원합니다. GenAI의 경우 GPUaaS가 거의 필수적입니다.

LLM 모델의 규모와 복잡성은 조직이 리소스를 최적화하는 것 외에는 선택의 여지가 없음을 의미합니다.

그렇지 않으면 관리하기 어려운 비용과 복잡성이 발생합니다. 다행히 시작하는 방법은 간단합니다.

Reference

• https://www.iguazio.com/blog/why-you-need-gpu-as-a-service-for-genai/

• https://www.techsciresearch.com/report/gpu-as-a-service-market/21737.html

• https://larsoft.org/wp-content/uploads/2023/03/gpuaas_mtworkshop-mar23.pdf