구글 코랩 유료 버전과 무료 버전의 성능 차이 실측 데이터
황금색 모래와 회색 모래가 각각 빠르게 흘러내리는 두 개의 모래시계가 나란히 놓여 있는 모습. 안녕하세요. 10년 차 생활 블로거 김창수입니다. 요즘 딥러닝이나 데이터 분석 공부하시는 분들이 정말 많아진 것 같아요. 저도 처음에는 제 노트북 사양이 낮아서 고민하다가 구글 코랩을 알게 되었는데, 이게 정말 신세계더라고요. 하지만 무료 버전만 쓰다 보면 어느 순간 세션이 끊기거나 GPU 할당이 안 되는 문제 때문에 답답함을 느끼게 되는 시점이 오곤 합니다. 과연 월 1만 원 넘는 돈을 내고 유료 버전을 쓸 가치가 있을지 고민하는 분들을 위해 제가 직접 결제해서 사용해 본 실측 데이터를 바탕으로 자세히 들려드리려고 해요. 무료 버전과 유료 버전인 프로(Pro), 프로 플러스(Pro+) 사이에는 생각보다 큰 벽이 존재하거든요. 단순히 속도만 빠른 게 아니라 작업의 연속성 측면에서 차이가 꽤 큽니다. 목차 1. 무료와 유료의 GPU 성능 및 자원 비교 2. 런타임 유지 시간과 백그라운드 실행의 실체 3. 창수의 뼈아픈 실패담: 20시간 학습 데이터 날린 사연 4. 컴퓨팅 단위(Compute Units) 시스템 이해하기 5. 자주 묻는 질문(FAQ) 무료와 유료의 GPU 성능 및 자원 비교 가장 먼저 눈에 띄는 차이는 역시 하드웨어 스펙입니다. 무료 버전은 보통 Tesla T4 정도가 할당되는데, 유료 버전으로 넘어가면 A100 이나 V100 같은 고성능 GPU를 선택할 수 있는 권한이 생깁니다. 제가 대용량 이미지 데이터 5만 장을 처리해 보니 속도 차이가 확실히 체감되더라고요. 메모리 용량인 RAM도 무시할 수 없는 부분입니다. 무료 버전은 12GB 정도 제공되는데, 고해상도 이미지를 배치 사이즈를 키워서 학습시키다 보면 금방 Out of Memory(OOM) 오류가 발생하곤 하죠. 반면 유료 버전은 고용량 RAM 옵션을 체크하면 최대 52GB까지 확장되어 쾌적한 환경을 만들어 줍니다. 구분 무료 버전 (Free) 코...