본론
GPU 서버를 직접 구축하기엔 비용과 관리 측면에서 부담이 클 수 있습니다.
그래서 많은 기업과 개발자들이 클라우드 기반 GPU 서버를 선택하고 있는데요,
대표적인 클라우드 서비스로는 AWS, GCP, Azure가 있습니다.
이번 글에서는 이 세 가지 플랫폼의 GPU 서버 서비스를 비용, 성능, 사용 편의성 등을 기준으로 비교해보겠습니다.
✅ 1. AWS (Amazon Web Services) – EC2 GPU 인스턴스
AWS는 세계적으로 가장 널리 사용되는 클라우드 플랫폼입니다.
EC2 인스턴스 중 GPU 전용 시리즈로는 다음이 있습니다:
- P 시리즈: p3, p4 (딥러닝/머신러닝에 최적화)
- G 시리즈: g4, g5 (비용 효율적인 GPU 인스턴스)
- Inf 시리즈: AI 추론용 전용 하드웨어
장점:
- 글로벌 인프라 & 안정적인 성능
- 딥러닝 프레임워크(AWS Deep Learning AMI) 바로 사용 가능
- 다양한 인스턴스 옵션
단점:
- 가격이 다소 높은 편
- 사용자가 처음엔 인터페이스가 복잡하게 느껴질 수 있음
✅ 2. GCP (Google Cloud Platform) – Compute Engine + GPU
구글 클라우드는 커스터마이징이 뛰어난 GPU 환경을 제공합니다.
특히 딥러닝, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅에 적합하며, GPU는 아래와 같은 옵션이 있습니다.
- NVIDIA T4, A100, L4, V100 등 선택 가능
- VM에 GPU 추가 방식으로 구성
장점:
- 사용 요금이 상대적으로 저렴
- JupyterLab, AI Platform 등 딥러닝 도구 연동이 편리
- 시작이 쉬운 UI
단점:
- 글로벌 인프라는 AWS보다 약간 적음
- GPU 인스턴스 제한 (사전 신청 필요 시 있음)
✅ 3. Microsoft Azure – N 시리즈 GPU VM
Azure는 기업용 인프라와 연동성이 뛰어나며,
AI/ML 개발자 및 엔터프라이즈 환경에 적합합니다.
- N 시리즈 VM: NC, ND, NV, ND A100 v4 등 다양하게 제공
- Azure Machine Learning Studio와 연계 가능
장점:
- Microsoft 제품과의 통합 (Power BI, Office 등)
- 엔터프라이즈 수준의 보안
- GPU 선택 폭이 넓음
단점:
- 과금 구조가 복잡
- 한국어 자료가 다소 부족할 수 있음
✅ 비용 비교 (예시 기준 – 2025년 중반 시점)
| 클라우드 | GPU 종류 | 시간당 요금 (대략) | 특징 |
| AWS | NVIDIA A100 | 약 $3.90 ~ $4.50 | 강력한 연산, 고비용 |
| GCP | NVIDIA A100 | 약 $3.10 ~ $4.00 | 비용 효율적 |
| Azure | NVIDIA A100 | 약 $3.80 ~ $4.60 | 엔터프라이즈 중심 |
💡 실제 요금은 지역, 시간대, 예약 여부에 따라 달라집니다.
단기 작업엔 스팟 인스턴스나 예약 인스턴스로 절감 가능!
마무리
GPU 서버가 필요하지만 직접 구축이 부담스럽다면,
클라우드 GPU 서비스는 훌륭한 대안입니다.
- AWS는 안정성과 서비스 폭이 넓고,
- GCP는 비교적 저렴한 요금과 유연성,
- Azure는 엔터프라이즈 통합에 강점을 가지고 있죠.
자신의 목적과 예산에 맞는 플랫폼을 선택해, 효율적인 GPU 서버 환경을 경험해보세요!