[AWS / NCP / 온프레미스] GPUaaS 클러스터 아키텍처 예시

 

 

 

클라우드·프라이빗 환경별 GPUaaS 설계 가이드

GPUaaS(GPU as a Service)는 환경에 따라 아키텍처 전략이 완전히 달라집니다.
이번 글에서는

• AWS (Public Cloud)
• NCP (국내 CSP)
• 온프레미스(On-Premise)

환경별로 실제 운영 가능한 GPUaaS 기준 아키텍처를 비교·정리합니다.

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1. 공통 GPUaaS 아키텍처 구성 요소

환경이 달라도 GPUaaS의 핵심 구성은 동일합니다.

📌 공통 구성 요소

영역구성 요소

Compute	GPU Node (A100 / H100 / L40 등)
Orchestration	Kubernetes
GPU 관리	NVIDIA Device Plugin, DCGM
모니터링	Prometheus + Grafana
스케줄링	K8s Scheduler, GPU Quota
보안	RBAC, Namespace
비용 관리	GPU-Hour 기반 Usage Metering

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2. AWS GPUaaS 아키텍처 예시

🔹 AWS GPUaaS 권장 아키텍처

 

[User] ↓ [ALB / IAM 인증] ↓ [EKS Control Plane] ↓ +-----------------------------+ | EKS GPU Node Group | | - EC2 P4 / P5 / G5 | | - NVIDIA Driver | | - Device Plugin | | - DCGM Exporter | +-----------------------------+ ↓ [Prometheus + Grafana] ↓ [CloudWatch / S3 Usage Log]

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🔹 AWS 주요 구성 요소 설명

1️⃣ GPU 노드

• EC2 P4d / P5 (A100 / H100)
• G5 (L4 / A10)

2️⃣ GPU 스케줄링

• Node Group 분리
• Pod Priority
• GPU Quota (Namespace 단위)

3️⃣ 모니터링

• DCGM Exporter → Prometheus
• Grafana GPU Dashboard
• CloudWatch 연동

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🔹 AWS GPUaaS 운영 포인트

항목전략

비용	Spot + On-Demand 혼합
자동화	Cluster Autoscaler
보안	IAM + IRSA
로그	S3 장기 보관

👉 대규모 확장성과 글로벌 서비스에 최적

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3. NCP GPUaaS 아키텍처 예시

🔹 NCP GPUaaS 권장 아키텍처

 

[User] ↓ [NCP IAM / VPN] ↓ [NKS Control Plane] ↓ +-----------------------------+ | GPU Node Pool | | - V100 / A100 | | - NVIDIA Driver | | - Device Plugin | | - DCGM Exporter | +-----------------------------+ ↓ [Prometheus + Grafana] ↓ [Object Storage (Usage Log)]

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🔹 NCP 주요 구성 요소

1️⃣ Kubernetes

• NKS (Naver Kubernetes Service)

2️⃣ GPU 서버

• GPU Bare Metal / GPU VM
• A100 / V100 중심

3️⃣ 네트워크

• VPC 기반
• Private Endpoint
• Bastion Host 접근

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🔹 NCP GPUaaS 운영 포인트

항목전략

국내 규제	CSAP / ISMS 대응
비용	장기 약정 할인
보안	VPC 내부 통신
로그	Object Storage 저장

👉 국내 기업 · 공공 · 금융 환경에 최적

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4. 온프레미스 GPUaaS 아키텍처 예시

🔹 온프레미스 GPUaaS 권장 아키텍처

 

[Internal User] ↓ [SSO / AD 인증] ↓ [Kubernetes Control Plane] ↓ +----------------------------------+ | GPU Physical Nodes | | - A100 / H100 | | - NVIDIA Driver | | - MIG Enabled | | - Device Plugin | +----------------------------------+ ↓ [Prometheus + Grafana] ↓ [Internal DB / Billing System]

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🔹 온프레미스 핵심 특징

1️⃣ GPU 자원 분할

• NVIDIA MIG 적극 활용
• GPU 1장 → 다중 사용자 공유

2️⃣ 스토리지

• Ceph / NFS / Lustre
• 고속 학습 데이터 처리

3️⃣ 네트워크

• Infiniband / RDMA
• 분산 학습 최적화

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🔹 온프레미스 GPUaaS 운영 포인트

항목전략

비용	초기 CAPEX 큼
성능	최고 성능
통제	완전 내부 통제
운영	전문 인력 필수

👉 대규모 AI 연구·장기 학습 환경에 최적

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5. 환경별 GPUaaS 아키텍처 비교

구분AWSNCP온프레미스

초기 비용	낮음	중간	높음
확장성	매우 높음	중간	낮음
성능	높음	높음	매우 높음
규제 대응	중간	높음	매우 높음
운영 난이도	낮음	중간	높음

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6. GPUaaS 아키텍처 선택 가이드

✅ AWS 추천

• 스타트업
• 글로벌 서비스
• 빠른 PoC

✅ NCP 추천

• 국내 기업
• 공공·금융
• CSAP 필수 환경

✅ 온프레미스 추천

• 대규모 AI 연구소
• 장기 학습 워크로드
• 최고 성능 요구

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7. 마무리

GPUaaS는 어디에 구축하느냐보다, 어떻게 관리하느냐가 핵심입니다.

✔ 모니터링
✔ 스케줄링
✔ 비용 가시화
✔ 자동화

이 4가지만 제대로 설계하면
AWS · NCP · 온프레미스 모두 성공적인 GPUaaS 운영이 가능합니다.