왜 클라우드 GPU인가
AI 모델을 학습시키려면 좋은 GPU가 필요한데, 좋은 GPU를 사려면 부담이 큽니다. 자주 쓰지 않는다면 클라우드에서 빌려 쓰는 게 더 합리적일 수 있습니다.
주요 서비스들을 직접 써보고 느낀 점을 정리해봤습니다.
Google Colab
가장 접근하기 쉬운 서비스입니다. 구글 계정만 있으면 바로 쓸 수 있고, Jupyter Notebook 환경이라 AI 공부할 때 편합니다.
좋은 점
- 무료 플랜으로도 기본적인 AI 작업 가능
- 설정할 게 거의 없어서 초보자 친화적
- 구글 드라이브랑 연동이 편함
아쉬운 점
- 세션이 일정 시간 지나면 끊김
- 무료 플랜은 GPU를 항상 쓸 수 있는 건 아님
- 장시간 학습에는 부적합
AI 처음 시작하는 분한테는 여전히 첫 번째로 추천하는 서비스입니다.
RunPod
필요할 때만 GPU 서버를 켜서 쓰는 서비스입니다. 다양한 GPU를 선택할 수 있고, Docker 환경을 지원해서 자유도가 높습니다.
좋은 점
- GPU 종류를 골라서 쓸 수 있음
- 안 쓸 때 끄면 되니까 비용 관리가 편함
- 커뮤니티 템플릿이 잘 되어 있어서 설정이 쉬움
아쉬운 점
- 인기 GPU는 자리가 없을 때가 있음
- Colab보다는 초기 설정이 좀 필요함
개인적으로 가장 자주 쓰는 서비스입니다. 본격적으로 AI 학습을 돌릴 때 유용합니다.
Vast.ai
개인 PC의 남는 GPU를 빌려주는 방식의 서비스입니다. 그래서 가격이 저렴한 편입니다.
좋은 점
- 같은 GPU 기준으로 가격이 가장 저렴한 편
- GPU 선택지가 다양함
아쉬운 점
- 개인 PC를 빌리는 방식이라 안정성이 좀 떨어짐
- 가끔 연결이 끊기거나 성능이 들쭉날쭉
- 중요한 학습에는 좀 불안함
비용을 최소화하고 싶을 때, 가벼운 실험용으로 쓰기 좋습니다.
AWS / GCP / Azure (대형 클라우드)
대기업이 운영하는 클라우드 서비스들입니다. 안정성은 최고지만 개인이 쓰기엔 복잡하고 비용 부담이 있습니다.
좋은 점
- 안정성과 신뢰도 최고
- 기업용 기능이 풍부함
- 전 세계 어디서나 접근 가능
아쉬운 점
- 설정이 복잡함
- 개인 사용자에게는 비용 부담
- 과금 구조가 복잡해서 예상 외 요금이 나올 수 있음
회사나 팀 단위로 쓸 때 적합하고, 개인 학습용으로는 오버스펙입니다.
클라우드 GPU 쓸 때 팁
- 안 쓸 때는 꼭 끄기 — 켜놓고 깜빡하면 요금이 쌓입니다
- 작은 모델로 먼저 테스트 — 코드가 잘 돌아가는지 확인한 후에 큰 GPU로 넘어가세요
- 체크포인트 자주 저장 — 세션이 끊겨도 이어서 학습할 수 있게
마치며
개인적으로는 Colab으로 시작 → 필요하면 RunPod으로 넘어가는 게 가장 현실적인 경로라고 생각합니다. 처음부터 복잡한 서비스를 쓸 필요 없고, 필요에 맞춰서 올리면 됩니다.