전용 GPU vs 공유 GPU
전용 GPU와 공유 GPU를 격리, 전체 VRAM, 성능 예측 가능성, fractional 자원과 비용 기준으로 비교합니다.
전용 GPU는 격리와 전체 VRAM, 예측 가능한 성능이 중요한 workload에 적합합니다. 공유 GPU는 더 저렴할 수 있지만 실제로 배정되는 메모리와 compute 비율, 다른 사용자와의 contention 조건을 확인해야 합니다.
공유 GPU의 실제 제한을 확인하세요
전용 GPU의 장점은 명확하지만 공유형이 무조건 나쁜 것은 아닙니다. workload가 가벼우면 fractional 자원이 합리적일 수 있으므로 배정 VRAM, compute share와 성능 변동 조건을 확인하세요.
주문 전에 확인할 것
- 실제 GPU 할당 방식과 사용할 수 있는 VRAM
- CPU·RAM·storage가 workload를 따라갈 수 있는지
- 운영체제, driver, framework, container와 권한
- 사용 기간과 idle 시간, storage·data transfer가 포함된 총비용
- 한국 리전·원화 결제·지원 같은 조건이 필요하다면 실제 제공 여부를 직접 확인
실제 workload로 테스트하세요
최소 demo가 아니라 production에 가까운 입력으로 VRAM 사용량, 처리시간, 안정성과 병목을 확인하세요. 자원 한계에 딱 맞는 구성보다 정상 변동을 견딜 여유가 있는 구성이 운영에는 더 안전합니다.
자주 묻는 질문
국내 GPU 서버가 항상 더 좋은가요?
아닙니다. 데이터 위치나 지연시간 요구가 있을 때 중요할 수 있지만 실제 provider의 위치와 조건은 직접 확인해야 합니다.
가격만 비교해도 되나요?
아닙니다. VRAM, 소프트웨어, GPU 할당, 사용 기간, storage와 data transfer가 총비용을 크게 바꿀 수 있습니다.
GPU 모델 이름만 보고 고르면 되나요?
아닙니다. 같은 GPU라도 CPU·RAM·storage, 할당 방식과 software stack에 따라 실제 workload 결과가 달라집니다.
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이 workload에 맞는 GPU 옵션을 확인하세요
전용 GPU는 격리와 전체 VRAM, 예측 가능한 성능이 중요한 workload에 적합합니다. 공유 GPU는 더 저렴할 수 있지만 실제로 배정되는 메모리와 compute 비율, 다른 사용자와의 contention 조건을 확인해야 합니다. 실제 제공 조건은 주문 전에 직접 확인하세요.
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