카카오 클라우드에서 GPU 서버 활용하는 법

카카오 클라우드에서 GPU 서버 활용하는 법

인공지능 모델 학습, 딥러닝, 고성능 그래픽 렌더링 등 연산 집약적인 작업에는 일반 CPU 기반 서버보다 GPU 서버가 훨씬 효율적입니다. 카카오 i 클라우드(Kakao i Cloud)는 이러한 작업을 위한 GPU 서버 인스턴스를 제공하고 있으며, 높은 안정성과 합리적인 요금 체계를 통해 AI 연구자와 기업의 수요를 충족시키고 있습니다.

이번 포스팅에서는 카카오 클라우드에서 GPU 서버 활용하는 법을 인스턴스 생성부터 프레임워크 설치, 사용 요금, 관리 팁까지 상세하게 안내해드립니다.

이 글의 목차

✅ 카카오 클라우드 GPU 서버란?

GPU 서버는 일반적인 CPU 인스턴스와 달리 병렬 연산이 가능한 GPU(Graphics Processing Unit)를 장착한 인스턴스로, 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

항목	내용
인스턴스 타입	`GPU2`, `GPU4`, `GPU8`, `GPU16` 등 (숫자는 GPU 수)
GPU 모델	NVIDIA Tesla V100, A100, T4 등
용도	딥러닝 학습, 모델 추론, 3D 렌더링, 과학 시뮬레이션 등
OS 지원	Ubuntu, CentOS, Windows 등
요금	시간 단위 과금 + 선택 요금제(정액/종량제) 가능

✅ 1단계: GPU 서버 인스턴스 생성하기

📍 콘솔 접근

카카오 i 클라우드 콘솔 접속
메뉴 → Compute > GPU Server
GPU 인스턴스 생성 클릭

📍 설정 항목

서버 이름: gpu-ai-train-01 등
리전/가용 영역: 서울 리전(AZ1, AZ2 중 선택)
인스턴스 타입: GPU 수 및 성능 선택
- 예: GPU2 (2개 GPU 장착, 16 vCPU, 128GB RAM)
이미지 선택:
- Ubuntu 20.04 + CUDA 11.x 사전 설치 이미지 제공
- 또는 사용자 정의 이미지 사용 가능
스토리지: SSD 디스크 선택, 용량 설정
키페어: SSH 접속용 키페어 선택/생성
보안 그룹: 외부 접속 제어 설정 (기본적으로 SSH만 허용)

✅ 2단계: GPU 드라이버 및 딥러닝 프레임워크 설치

카카오 클라우드의 GPU 전용 이미지에는 대부분 NVIDIA 드라이버 + CUDA + cuDNN이 사전 설치되어 있지만, 직접 설치해야 하는 경우 다음과 같은 절차를 따릅니다.

📍 NVIDIA 드라이버 설치

# 예: Ubuntu 20.04 기준
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-525 -y
sudo reboot

📍 설치 확인

nvidia-smi

출력 예시:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.60.13    Driver Version: 525.60.13    CUDA Version: 12.0     |
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
+-----------------------------------------------------------------------------+

📍 PyTorch or TensorFlow 설치

# PyTorch (CUDA 11.x 대응)
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# TensorFlow (GPU 지원 버전)
pip install tensorflow==2.12

✅ 3단계: 모델 학습/추론 테스트

예: PyTorch로 GPU 학습 가능 여부 테스트

import torch
print("CUDA 사용 가능:", torch.cuda.is_available())
print("사용 중인 GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))

예: TensorFlow에서 GPU 활용 확인

import tensorflow as tf
print("GPU 사용 여부:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))

이러한 테스트 코드를 통해 GPU가 정상적으로 인식되고 연산에 활용되는지 확인할 수 있습니다.

✅ 4단계: 요금 확인 및 모니터링

GPU 서버는 고성능 리소스를 사용하는 만큼, 요금 관리가 매우 중요합니다.

📍 요금 구조

항목	설명
기본 요금	시간 단위 과금 (서버 실행 시만 과금)
GPU 모델별 단가	A100 > V100 > T4 순으로 고가
스토리지 비용	SSD 디스크 용량 기준
트래픽 요금	Egress 트래픽(다운로드) 과금

예: GPU2 (Tesla V100) → 약 2,000원/시간 (2025년 기준 예상)

📍 모니터링 방법

콘솔 → Compute > GPU Server > 사용량
CPU/GPU 사용률, 메모리, 디스크 I/O 등 실시간 그래프 확인 가능
필요 시 Auto-Stop(비활성 시 자동 종료) 설정 가능

✅ 5단계: 딥러닝 학습 환경 구성 자동화 (선택)

📍 Docker + NVIDIA Docker

NVIDIA Docker 설치

sudo apt install docker.io -y
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt update && sudo apt install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

Docker 기반 PyTorch 실행

docker run --gpus all -it --rm pytorch/pytorch:latest

📍 Jupyter Notebook 설치 (원격 학습용)

pip install jupyter
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser

보안 그룹에서 8888 포트 열어두고 웹 브라우저로 접속

✅ Q&A

Q. GPU 서버는 어떻게 과금되나요?
→ 실행 중인 시간만큼 시간 단위로 과금됩니다. 서버를 꺼두면 디스크 요금만 발생하므로, 장시간 사용하지 않을 때는 중지하거나 종료하세요. GPU가 많은 서버일수록 단가가 비싸므로 꼭 필요한 작업에만 사용해야 합니다.

Q. 여러 프로젝트에서 GPU 서버를 동시에 사용할 수 있나요?
→ 가능합니다. 서버 그룹, 보안 그룹, 프로젝트 태그를 통해 분리 운영이 가능합니다. 단, GPU 자원은 한정되어 있으므로 최대 인스턴스 수 제한을 사전 조정하는 것이 좋습니다.

Q. 일반 CPU 서버에서 GPU 서버로 변경할 수 있나요?
→ 서버 타입 변경은 직접 지원되지 않지만, 기존 디스크를 새 GPU 인스턴스에 연결하여 마이그레이션하는 방식으로 전환이 가능합니다.

✅ 요약 정리

항목	설명
인스턴스 생성	Compute > GPU Server에서 간편 생성
이미지 선택	CUDA 및 프레임워크 설치 이미지 제공
드라이버	`nvidia-smi`로 상태 확인, 필요 시 수동 설치
프레임워크	PyTorch, TensorFlow 등 pip로 설치
요금	시간 단위 과금, GPU 수/모델에 따라 상이
모니터링	콘솔 및 CLI로 실시간 상태 확인 가능
자동화	Docker, Jupyter, 스크립트 자동 구성 가능

결론

카카오 클라우드에서 GPU 서버를 활용하는 법은 생각보다 쉽고 유연합니다. 복잡한 인프라 설정 없이도 몇 분 안에 고성능 GPU 환경을 구축할 수 있으며, AI 학습이나 추론용 파이프라인도 손쉽게 확장 가능합니다. 다만 비용이 상대적으로 크기 때문에 정확한 모니터링, 자동 종료 설정, 프레임워크 최적화 등을 통해 효율적인 운영이 중요합니다. GPU 서버로 여러분의 AI 프로젝트를 더 빠르고 강력하게 실행해보세요!