GPU 클라우드 직접 운영, 정말 이득일까? Fly.io의 도전과 시행착오에서 얻은 교훈
GPU 클라우드, 기대와 현실 사이
AI와 머신러닝(ML)이 산업 전반으로 빠르게 확산되면서, GPU(그래픽처리장치)는 클라우드 인프라의 핵심 자원으로 떠올랐습니다. 특히, 스타트업이나 개발자들은 AI 모델을 서비스에 적용하기 위해 GPU가 필수적이라고 느끼고 있을 겁니다.
하지만, GPU 인프라를 직접 구축하거나 운영하는 것이 과연 최선일까요? GPU 기반 클라우드 서비스인 Fly.io는 개발자들에게 GPU 환경을 제공하기 위해 직접 GPU 머신을 운영했습니다. 그러나, 그 과정에서 많은 시행착오를 겪었고, 결과적으로 GPU 클라우드 운영이 반드시 성공적인 선택은 아닐 수 있다는 사실을 깨달았습니다.
이 글에서는 Fly.io의 경험을 통해 GPU 클라우드 서비스 운영의 현실적인 어려움과, AI/ML 서비스에 GPU를 활용하는 보다 현실적인 접근법을 함께 살펴보겠습니다.
1. GPU 기반 클라우드 서비스, 왜 주목받았나?
최근 몇 년간 AI와 머신러닝 기술이 급성장하면서 GPU에 대한 수요가 폭발적으로 증가했습니다. 특히, AI 모델 훈련(training)과 추론(inference) 작업에는 GPU가 필수적입니다.
개발자들은 다음과 같은 이유로 GPU 클라우드 서비스에 관심을 가지기 시작했습니다.
- 복잡한 AI 모델 운영: 딥러닝 모델은 CPU보다 GPU에서 훨씬 빠르게 동작합니다.
- 고성능 요구: 이미지, 음성, 자연어 처리 등 대부분의 AI 작업에서 GPU는 필수입니다.
- 클라우드에서의 유연성: 초기 비용 없이 필요할 때 GPU 자원을 빌려 쓸 수 있다는 점이 매력적이었습니다.
이러한 이유로 Fly.io는 개발자들이 AI/ML 작업을 손쉽게 처리할 수 있도록 GPU 기반의 클라우드 서비스 'Fly GPU Machines'를 출시했습니다.
2. Fly.io GPU Machines란? (개념 및 특징)
Fly GPU Machines는 Fly.io가 제공한 GPU 클라우드 서비스입니다. 개념은 비교적 간단합니다.
- Fly Machine: 경량화된 가상 머신 위에서 Docker/OCI 컨테이너를 실행하는 환경입니다.
- GPU Machine: 이 Fly Machine에 NVIDIA GPU를 연결해 CUDA 연산이 가능한 상태로 만든 것입니다.
쉽게 말해, 개발자는 Fly.io에서 GPU 머신을 생성하고, 그 위에서 자신이 만든 AI 모델이나 ML 작업을 수행할 수 있는 구조였습니다.
Fly.io GPU Machines의 특징:
- 빠른 기동: Fly Machines는 수 밀리초(ms) 안에 실행됩니다.
- 전 세계 서버 분산: 사용자는 가장 가까운 위치에서 GPU를 사용할 수 있습니다.
- 컨테이너 기반: Docker와 같은 친숙한 환경에서 GPU 연산이 가능했습니다.
이러한 특징 때문에 초기에는 많은 기대를 모았지만, Fly.io는 곧 여러 난관에 부딪혔습니다.
3. GPU 클라우드 운영의 현실: Fly.io의 시행착오
Fly.io는 GPU 클라우드 서비스 운영 과정에서 예상치 못한 여러 문제에 직면했습니다.
1) 보안 리스크
GPU는 보안 측면에서 가장 까다로운 하드웨어 장치 중 하나였습니다.
- GPU는 메모리를 직접 읽고 쓰는 DMA(Direct Memory Access) 권한을 갖기 때문에, 해킹 당하면 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.
- Fly.io는 이를 해결하기 위해 GPU 머신을 일반 머신과 분리하는 방식으로 대응했지만, 이로 인해 자원의 활용률이 떨어졌고, 비용 부담이 증가했습니다.
2) NVIDIA 드라이버와의 충돌
Fly.io는 초경량 하이퍼바이저(Firecracker, Intel Cloud Hypervisor)를 사용해 빠르게 머신을 띄우는 방식이 핵심 경쟁력이었습니다.
그러나, NVIDIA는 이런 환경을 제대로 지원하지 않았습니다.
- GPU 드라이버가 QEMU 같은 전통적인 가상화 솔루션에 최적화되어 있어, Fly.io는 커널과 드라이버 사이에서 지속적으로 충돌이 발생했습니다.
- 심지어, NVIDIA 드라이버를 직접 HEX 코드(16진수)로 수정해 억지로 맞춰보려는 시도까지 했다고 합니다.
3) 비용 비효율
GPU 서버는 비쌉니다. Fly.io는 비싼 GPU를 대량 구매했지만, 활용률이 낮아 경제성이 떨어졌습니다.
- GPU가 필요한 고객은 많지 않았고, GPU를 대기 상태로 둔 시간이 많아 손실이 발생했습니다.
이 모든 시행착오 끝에 Fly.io는 GPU Machines의 확장을 사실상 중단하게 됩니다.
4. AI/ML 서비스, GPU 클라우드가 최선일까?
Fly.io의 사례가 보여주는 것처럼, GPU 클라우드 서비스 운영이 반드시 성공적인 것은 아닙니다.
최근 AI 서비스 흐름을 보면, GPU 자체보다는 **LLM(대형 언어 모델)**을 API 형태로 활용하는 방식이 더 보편화되고 있습니다.
- 개발자들이 원하는 것: 대부분의 소프트웨어 개발자들은 GPU 세팅이나 모델 로딩에 관심이 없습니다. 그저 LLM API(OpenAI, Anthropic 등)를 불러서 자연어 처리 결과만 얻으면 됩니다.
- 성능보다 간편함: 초저지연(latency)이 중요한 경우가 아니라면, GPU 머신을 직접 운영하는 것보다 API 호출이 훨씬 간단하고 저렴합니다.
즉, GPU 클라우드가 모든 문제를 해결해줄 것처럼 보였지만, 실제로는 LLM API 같은 더 쉬운 대안이 나오면서 시장의 흐름이 달라진 것입니다.
5. 최종 정리: GPU 클라우드, 직접 운영과 API 활용 사이에서
Fly.io의 GPU Machines 운영 경험은 중요한 시사점을 줍니다.
✅ GPU 클라우드 직접 운영:
- GPU 활용량이 많고, 초저지연이 필요하거나, 대규모 AI 모델 운영이 핵심 경쟁력일 때 적합.
- 하지만, 보안, 드라이버 충돌, 비용 문제 등 운영 리스크가 크다는 점을 명심해야 합니다.
✅ LLM API 활용:
- 대부분의 개발자에게는 GPU 직접 운영보다 OpenAI나 Anthropic 같은 API 호출 방식이 더 현실적입니다.
- GPU 인프라 고민 없이 빠르게 AI 기능을 도입할 수 있습니다.
💡 GPU 클라우드 직접 운영이 정답이 아닐 수도 있다.
→ AI 서비스 도입 초기라면 GPU 머신보다 LLM API부터 시작하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
💡 GPU 기반 인프라, 철저한 비용·리스크 검토가 필요하다.
→ GPU 하드웨어 구입과 운영은 고비용 구조입니다. 초기 단계에서는 클라우드 API 활용 후, 장기적으로 GPU 서버 구축 여부를 검토하는 단계적 접근이 바람직합니다.
💡 GPU는 여전히 중요하다. 하지만 접근 방식이 달라지고 있다.
→ Fly.io의 경험은 GPU 자체보다 '개발자 경험(DX)'이 더 중요하다는 점을 상기시켜줍니다.
→ GPU 자원을 어떻게 활용할지보다, 개발자에게 얼마나 쉽게 AI 기능을 제공할지 고민하는 것이 성공의 열쇠가 될 것입니다.
https://fly.io/blog/wrong-about-gpu/
We Were Wrong About GPUs
Do my tears surprise you? Strong CEOs also cry.
fly.io
