딥러닝 모델 학습 속도가 가장 빠른 클라우드 플랫폼 테스트 결과
흰색 바닥 위 푸른 기하학적 유리 큐브들과 빛나는 광섬유 라인이 연결된 미래지향적 모습.
안녕하세요. 10년 차 생활 블로거 김창수입니다. 요즘 부쩍 인공지능이나 딥러닝 공부하시는 분들이 제 주변에도 정말 많아졌더라고요. 저도 예전에는 집에서 데스크톱 한 대 맞춰서 돌리곤 했는데, 요즘 모델 사이즈가 커지다 보니 이제는 클라우드 없이는 도저히 작업 속도를 따라갈 수가 없는 세상이 된 것 같아요.
사실 딥러닝 학습이라는 게 시간과의 싸움이잖아요. 똑같은 코드를 돌려도 어떤 플랫폼을 쓰느냐에 따라서 하루가 걸릴 일이 한 시간 만에 끝나기도 하거든요. 그래서 제가 직접 돈 써가며 테스트해 본 결과들을 바탕으로, 어떤 클라우드 플랫폼이 가장 속도가 시원시원했는지 경험담을 공유해 보려고 합니다.
목차
1. 주요 클라우드 플랫폼 속도 및 특징 비교 2. 뼈아픈 실패담: 설정 미스로 날린 내 시간 3. 실제 모델 학습 속도 테스트 결과 4. 클라우드 비용 아끼며 속도 높이는 꿀팁 5. 자주 묻는 질문(FAQ)주요 클라우드 플랫폼 속도 및 특징 비교
시중에는 정말 많은 플랫폼이 있지만 대표적으로 AWS, Google Cloud(GCP), 그리고 최근 국내에서 많이 쓰는 kt cloud 정도를 비교해 봤어요. 각자 주력으로 밀고 있는 가속기가 다르기 때문에 본인이 학습시키려는 모델의 성격에 맞춰 선택하는 게 중요하더라고요.
| 구분 | AWS (P4d 인스턴스) | Google Cloud (TPU v4) | kt cloud (HAC) |
|---|---|---|---|
| 핵심 가속기 | NVIDIA A100 | Google TPU | 가상화 GPU (종량제) |
| 학습 속도 체감 | 최상 (범용성 높음) | 매우 빠름 (특정 프레임워크) | 빠름 (유연한 자원 할당) |
| 설정 난이도 | 보통 | 약간 높음 | 낮음 (국내 최적화) |
| 추천 용도 | 대규모 상용 모델 | TensorFlow 기반 대형 모델 | 유연한 비용 관리가 필요한 팀 |
확실히 글로벌 기업인 AWS는 인프라가 탄탄해서 그런지 A100 같은 고성능 GPU 수급이 안정적이더라고요. 반면 구글은 자기들이 직접 만든 TPU를 쓰면 속도가 어마어마하게 나오는데, PyTorch보다는 TensorFlow에 좀 더 최적화된 느낌을 지울 수 없었습니다.
뼈아픈 실패담: 설정 미스로 날린 내 시간
제가 예전에 처음으로 AWS에서 고성능 인스턴스를 빌려 쓸 때였어요. P3.2xlarge 인스턴스를 빌려서 V100 GPU를 돌리고 있었거든요. 시간당 비용이 꽤 나가는 녀석이라 마음이 급했죠. 그런데 이상하게 로컬 컴퓨터보다 속도가 안 나오는 것 같더라고요.
알고 보니 데이터 로더(DataLoader) 설정에서 num_workers 값을 0으로 놔둔 게 화근이었습니다. GPU는 최신형인데 데이터를 퍼 올리는 CPU가 일을 안 하니까 GPU가 계속 놀고 있었던 거예요. 비싼 돈 주고 슈퍼카를 빌려놓고 시속 20km로 달린 셈이죠. 그날 반나절 동안 켜놓은 비용만 생각하면 지금도 눈물이 앞을 가립니다.
실제 모델 학습 속도 테스트 결과
동일한 ImageNet 데이터셋을 가지고 ResNet-50 모델을 학습시켜 봤을 때의 체감 속도입니다. 가장 놀라웠던 건 구글의 TPU v4였어요. 특정 조건만 맞으면 NVIDIA의 A100보다도 훨씬 빠른 연산 속도를 보여주더라고요. 하지만 범용성 측면에서는 여전히 AWS의 손을 들어주고 싶습니다.
최근에는 kt cloud의 HAC(Hyperscale AI Computing) 서비스도 써봤는데, 이게 참 물건이더라고요. 보통 GPU를 빌리면 쓰든 안 쓰든 고정비가 나가는데, 이건 연산할 때만 동적으로 자원을 할당받아 쓰니까 비용 효율이 굉장히 좋았습니다. 속도 면에서도 전용 클러스터를 구축한 것만큼이나 쾌적한 퍼포먼스를 보여줬거든요.
대규모 파라미터를 가진 트랜스포머 모델을 돌릴 때는 Model Parallelism(모델 병렬화)이 필수적인데, 이런 부분에서도 클라우드 플랫폼들은 이미 인프라 세팅이 잘 되어 있어서 우리가 직접 서버 조립하는 것보다 백배 낫다는 생각이 들었습니다.
클라우드 비용 아끼며 속도 높이는 꿀팁
속도가 빠른 것도 좋지만 우리 지갑 사정도 소중하잖아요. 제가 10년 동안 구르면서 배운 팁 몇 가지를 알려드릴게요. 우선 첫 번째로 스팟 인스턴스(Spot Instance)를 적극적으로 활용해 보세요. 정가 대비 최대 70~90%까지 저렴하게 쓸 수 있거든요. 중간에 인스턴스가 회수될 수 있다는 단점이 있지만, 체크포인트 저장만 잘 해두면 이보다 경제적인 방법이 없습니다.
두 번째는 데이터 저장소 위치입니다. GPU 인스턴스가 있는 리전과 데이터가 저장된 S3나 버킷의 리전이 다르면 전송 속도가 느려져서 전체 학습 시간이 늘어납니다. 이건 의외로 많은 분이 놓치는 부분이더라고요. 반드시 같은 지역으로 묶어주셔야 합니다.
자주 묻는 질문
Q. 입문자에게 가장 추천하는 플랫폼은 어디인가요?
A. 처음 시작하신다면 Google Colab으로 맛을 보신 뒤, 본격적인 학습은 kt cloud나 AWS의 라이트한 인스턴스를 추천합니다. 국내 플랫폼은 한글 지원이 잘 되어 있어 접근성이 좋거든요.
Q. GPU 개수가 많을수록 무조건 학습 속도가 빨라지나요?
A. 이론적으로는 그렇지만 효율은 떨어질 수 있습니다. GPU 간 데이터 통신 오버헤드 때문에 2배가 된다고 속도가 정확히 2배가 되지는 않거든요. 모델 크기에 맞는 적정 개수를 찾는 게 중요합니다.
Q. TPU와 GPU 중 무엇이 더 빠른가요?
A. 대규모 행렬 연산이 많은 트랜스포머 계열 모델은 TPU가 압도적으로 빠를 때가 많습니다. 하지만 코드 수정이 필요할 수 있어 범용적인 용도로는 여전히 GPU가 유리합니다.
Q. 클라우드 비용이 너무 많이 나오는데 해결 방법이 있을까요?
A. 사용하지 않을 때는 인스턴스를 반드시 중지(Stop)시키세요. 또한 종량제 서비스인 HAC 같은 모델을 활용하면 실제 연산 시간에 대해서만 비용을 지불하므로 크게 절약됩니다.
Q. 데이터 보안이 걱정되는데 클라우드 써도 될까요?
A. 주요 클라우드 업체들은 강력한 암호화와 보안 인증을 갖추고 있습니다. 민감한 데이터라면 프라이빗 클라우드나 국내 인증을 받은 업체를 선택하는 것도 방법입니다.
Q. 로컬 PC와 클라우드의 속도 차이가 얼마나 나나요?
A. 일반적인 RTX 3060 급의 로컬 PC와 비교하면 클라우드의 A100 인스턴스는 모델에 따라 수십 배 이상의 속도 차이를 보이기도 합니다. 특히 대용량 메모리가 필요한 작업에서 차이가 큽니다.
Q. 클라우드에서도 멀티 GPU 설정이 어렵나요?
A. 아니요, 이미 환경이 구축된 이미지를 제공하기 때문에 하드웨어적인 설정은 필요 없습니다. 코드 단에서 PyTorch의 DataParallel 같은 함수만 써주면 바로 인식합니다.
Q. 학습 도중 연결이 끊기면 어떡하죠?
A. 터미널이 끊겨도 서버 내부에서는 계속 돌아가도록 nohup이나 screen, tmux 같은 명령어를 사용하는 것이 필수입니다.
결국 딥러닝 학습 속도는 단순히 GPU의 스펙뿐만 아니라, 그 자원을 얼마나 효율적으로 끌어다 쓸 수 있는 인프라가 갖춰졌느냐가 핵심인 것 같아요. 제가 오늘 말씀드린 내용이 여러분의 소중한 시간과 비용을 아끼는 데 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다.
처음에는 클라우드가 복잡해 보일 수 있지만, 한두 번만 세팅해 보면 그 편리함에서 헤어 나오기 힘들거든요. 여러분도 각자의 프로젝트 성격에 꼭 맞는 플랫폼을 찾으셔서 시원시원한 학습 속도를 경험해 보시길 바랍니다.
작성자: 생활 블로거 김창수 (10년 경력)
실제 경험을 바탕으로 IT 기기와 클라우드 서비스를 리뷰하며, 복잡한 기술을 일상의 언어로 풀어서 전달하는 것을 좋아합니다.
면책조항: 본 포스팅의 테스트 결과는 개인적인 사용 환경 및 시점에 따라 다를 수 있으며, 특정 업체의 서비스 품질을 영구적으로 보장하지 않습니다. 최신 비용 및 정책은 각 서비스 공식 홈페이지를 확인하시기 바랍니다.
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