AI 분석을 위한 인프라 가이드: 클라우드 vs 온프레미스
☁️ 클라우드 기반 AI 인프라: 빠른 확장성과 유연한 접근성
클라우드는 AI 모델을 훈련하고 배포할 때 유연성과 확장성을 제공하는 대표적인 선택지입니다. 특히 GPU 기반 연산이 필수인 딥러닝 모델을 훈련하려면 고성능 인스턴스를 빠르게 구성할 수 있는 장점이 있습니다.
대표적인 GPU 인스턴스는 다음과 같습니다:
- AWS EC2 P4 시리즈 (NVIDIA A100 기반)
- Google Cloud A2 인스턴스 (NVIDIA A100)
- Azure ND 시리즈 (NVIDIA V100 및 A100)
가격은 사용량에 따라 다르며, 시간당 약 $3~$40 수준입니다. 장기적으로 사용 시 예약 인스턴스나 스팟 인스턴스를 활용하면 비용을 절감할 수 있습니다.
클라우드 AI 인프라의 대표 기업:
🏢 온프레미스 AI 인프라: 직접 구축의 정밀한 제어력
온프레미스는 자체적인 장비를 구비하여 인공지능 분석 환경을 운영하는 방식으로, 장기적인 비용 절감과 데이터 보안, 커스터마이징 측면에서 유리합니다.
필요한 주요 장비 및 권장 사양은 다음과 같습니다:
- GPU: NVIDIA RTX A6000 이상, H100 또는 A100 (연산 중심)
- CPU: AMD EPYC 또는 Intel Xeon 프로세서
- RAM: 최소 256GB 이상 (대규모 모델 학습 시 512GB 권장)
- 스토리지: NVMe SSD (데이터셋 로딩 속도 개선)
- 네트워크: 최소 10GbE 이상, 멀티 노드 확장 시 필수
대표적인 장비 제조사 및 공급 업체:
⚖️ 어떤 선택이 나에게 맞을까? 연구자와 기업 관점 비교
선택 기준은 사용 목적, 예산, 유지관리 능력 등에 따라 달라집니다. 아래는 일반적인 선택 가이드입니다:
- 클라우드 추천: 초기 비용이 부담되거나 단기 프로젝트 중심일 때
- 온프레미스 추천: 장기적 AI 연구 및 대용량 데이터 지속 활용 시
또한 보안이 중요한 의료, 금융 데이터 처리의 경우 온프레미스가 더 선호됩니다. 반대로 빠른 확장성과 협업이 필요한 스타트업, 연구소 환경에서는 클라우드가 더 적합합니다.
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