Cloud Run NVIDIA GPU 활용으로 AI 작업을 효율적으로 수행하기
Cloud Run NVIDIA GPU 활용으로 AI 작업을 효율적으로 수행하기
Google Cloud의 서버리스 환경인 Cloud Run에서 NVIDIA GPU 지원이 일반적으로 사용 가능해지면서 AI 작업을 보다 쉽고 비용 효율적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 Cloud Run의 새로운 GPU 기능이 AI 워크로드에 어떤 이점을 제공하는지 상세히 설명하겠습니다.
Cloud Run의 NVIDIA GPU 지원 일반 제공
이제 NVIDIA L4 GPU를 Cloud Run에서 사용할 수 있습니다. 이는 AI 응용 프로그램 개발자에게 획기적인 가능성을 열어주며, 많은 인프라 관리를 필요로 하지 않고도 실시간 AI 애플리케이션을 신속하게 배포할 수 있습니다. GPU 자원을 초 단위로 결제할 수 있어 비용을 최적화할 수 있으며, 자동으로 필요하지 않을 때 인스턴스를 0으로 축소하여 유휴 비용을 절감할 수 있습니다.
빠른 시작과 확장 기능
Cloud Run은 5초 이내에 GPU 및 드라이버가 설치된 상태로 인스턴스를 시작할 수 있는 기능을 제공합니다. 이로 인해 사용자의 요청에 신속하게 대응할 수 있으며, AI 모델을 배포하고 추론 성능을 극대화하는 데 필요한 시간을 절약할 수 있습니다.
HTTP와 WebSocket 지원
이제 HTTP와 WebSocket 스트리밍을 지원하여 사용자에세 실시간으로 AI 결과를 제공할 수 있는 인터랙티브 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 기능은 특히 대화형 AI 및 실시간 사용자 응답이 필요한 서비스에 유용합니다.
다중 지역 배포 용이성
Cloud Run의 GPU 지원은 미국, 유럽, 아시아의 5개 Google Cloud 지역에서 사용할 수 있으며, 더 많은 지역이 추가될 예정입니다. 이로 인해 기업은 전 세계적으로 낮은 지연 시간과 높은 안정성으로 서비스를 제공할 수 있습니다.
Cloud Run GPU의 새로운 사용 사례
GPU 사용은 이제 배치 처리 및 비동기 작업에서도 가능해져 모델 미세 조정과 대규모 추론 작업, 미디어 처리 작업에 효과적으로 활용할 수 있게 되었습니다. 초기에 vivo, Wayfair, Midjourney 등의 기업이 Cloud Run GPU의 이점을 경험하고 이를 긍정적으로 평가하였습니다.
NVIDIA NIM과 성능 최적화
NVIDIA는 성능 최적화를 위한 클라우드 네이티브 마이크로서비스 세트인 NVIDIA NIM을 도입하여 AI 모델의 배포를 단순화하고 가속화하였습니다. 이는 Google Cloud의 서버리스 환경에서 고성능 AI 애플리케이션을 손쉽게 배포할 수 있게 해줍니다.
NIM은 AI 모델의 성능 최적화를 위한 선제적 솔루션을 제공하며, 개발자에게 AI 모델의 인퍼런스 성능을 극대화하는 데 필요한 전문성이 없어도 사용할 수 있도록 지원합니다.
Cloud Run GPU로 시작하기
Cloud Run에서 NVIDIA L4 GPU를 활용하여 차세대 애플리케이션을 개발할 준비가 되셨다면, Google Cloud 문서에서 시작 가이드를 탐색하고 모범 사례를 검토해보십시오. AI의 힘을 극대화하면서 비용 효율적이고 운영 효과적인 애플리케이션 개발이 가능합니다.
참고
