AI학습용 서버의 용량 산정 시 고려사항 및 용량 산정 방법

AI 학습용 서버의 용량을 산정할 때는 여러 요소를 고려해야 합니다. AI 모델을 학습시키는 데 필요한 자원은 학습 데이터의 크기, 모델의 복잡성, 학습 알고리즘, 그리고 원하는 성능 수준에 따라 크게 달라지기 때문입니다. 용량 산정 시 고려해야 할 주요 요소와 산정 방법은 다음과 같습니다.

I.     AI학습용 서버 용량 산정시 고려사항

 1. 데이터셋 크기

   - 데이터 저장 공간: AI 학습용 데이터셋은 보통 이미지, 텍스트, 오디오 등의 다양한 형태로 존재하며, 이들의 크기에 따라 저장 공간이 결정됩니다. 예를 들어, 이미지 데이터셋은 파일 크기가 크고, 텍스트 데이터셋은 상대적으로 작습니다.

     - 예시: 100GB의 이미지 데이터를 처리하는 경우, 최소한 그 데이터를 저장할 수 있는 용량이 필요합니다.

   - 증강 데이터 (Data Augmentation): 데이터를 증강할 경우, 저장 공간 요구량이 증가할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 회전, 확대/축소 등의 작업을 통해 데이터를 늘릴g 경우, 추가적인 저장 용량이 필요합니다.

 

 2. 모델 크기 및 복잡성

   - 모델의 파라미터 수: 딥러닝 모델의 파라미터 수가 많을수록 더 많은 메모리가 필요합니다. 특히 대형 모델(예: GPT, BERT)은 수십억 개의 파라미터를 가지며, 이를 저장하고 처리하는 데 많은 자원이 필요합니다.

     - 예시: GPT-3 모델은 약 1750억 개의 파라미터를 가지고 있어 모델 저장에만 수백 GB의 메모리가 필요합니다.

   - 메모리 요구 사항: 학습 중에는 모델이 GPU 메모리 또는 RAM에 적재됩니다. 모델의 크기에 따라 메모리 요구량이 달라지며, 복잡한 모델일수록 많은 메모리가 필요합니다.

     - 예시: 16GB 이상의 GPU 메모리를 가진 서버가 필요할 수 있습니다.

 

 3. 학습 시간과 연산 자원

   - GPU/TPU 요구 사항: AI 모델 학습은 매우 많은 연산 자원을 요구합니다. 특히, 이미지나 자연어 처리 모델처럼 대규모 데이터셋을 사용하는 경우 GPU(또는 TPU)의 성능이 매우 중요합니다.

     - 고성능의 GPU는 대규모 데이터와 복잡한 모델을 처리하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 4개 이상의 GPU 클러스터가 필요한 경우도 있습니다.

   - CPU 사용량: 데이터 전처리 및 일부 계산 작업에서는 CPU가 필요하며, 여러 개의 CPU 코어를 사용할 수 있는 서버가 이상적입니다.

 

 4. 저장 방식 및 I/O 성능

   - 고속 스토리지: 데이터셋이 크면, 학습 중에 I/O 속도가 병목이 될 수 있습니다. NVMe SSD와 같은 고속 스토리지가 필요할 수 있습니다.

   - 분산 스토리지: 대규모 데이터셋을 처리할 경우, 단일 저장 장치로는 한계가 있기 때문에 분산 스토리지를 사용하여 처리 속도를 높일 수 있습니다.

 

 5. 네트워크 대역폭

   - 데이터 전송: 데이터가 여러 서버 간에 분산되어 있거나, 클라우드 환경에서 학습을 할 때는 고속 네트워크 연결이 필수적입니다. 느린 네트워크는 학습 속도를 크게 저하시킬 수 있습니다.

 

 6. 학습 반복 횟수 (Epochs)와 배치 크기 (Batch Size)

   - 배치 크기: 한 번에 처리하는 데이터 양이 클수록 메모리 사용량이 증가하므로, 배치 크기를 설정할 때는 GPU 메모리 용량을 고려해야 합니다.

   - 에포크 수: 데이터셋을 몇 번 반복해서 학습할 것인지에 따라 학습 시간이 결정되므로, 에포크 수가 많으면 그에 따라 연산 자원도 더 많이 필요합니다.

 

 7. 클라우드 vs 온프레미스

   - 클라우드 서버 사용: AWS, GCP, Azure와 같은 클라우드 서비스에서는 GPU 및 스토리지를 유연하게 확장할 수 있기 때문에 필요에 따라 자원을 조정할 수 있습니다. 다만, 장기적으로는 비용이 더 많이 발생할 수 있습니다.

   - 온프레미스 서버: 자체 서버를 운영할 경우 초기 비용이 크지만, 장기적으로는 운영 비용이 낮을 수 있습니다. 그러나 용량을 잘못 산정하면 자원 부족 문제를 겪을 수 있습니다.

 

II.   AI학습용 서버 용량 산정 방법

AI 학습용 서버의 용량을 산정하는 방법은 아래와 같습니다:

 

1. 데이터 크기 파악: 학습에 사용할 데이터셋의 총 크기를 측정합니다. 증강 데이터의 예상 크기와 전처리 과정을 고려한 후 총 데이터 크기를 추정합니다.

2. 모델 크기 계산: 학습에 사용할 모델의 파라미터 수를 기반으로 메모리 사용량을 계산합니다. 모델의 크기와 배치 크기에 따라 GPU 메모리 요구사항을 추정합니다.

3. 메모리 및 스토리지 요구량 추정: 모델 크기, 데이터셋 크기, 증강 데이터의 예상 크기, 배치 크기 등을 고려하여 GPU 메모리와 스토리지 용량을 산정합니다. 특히 고성능 GPU와 NVMe SSD 같은 고속 스토리지를 권장합니다.

4. 연산 자원 계산: 필요한 연산 자원(GPU, CPU 코어 수 등)을 고려하여 클러스터나 서버의 구성을 결정합니다. 여러 GPU를 병렬로 사용할 경우 네트워크 대역폭과 GPU 간 통신 속도도 고려합니다.

5. 여유 용량 확보: 예상된 용량에 약 20~30% 정도의 여유 공간을 추가로 확보하여 예기치 못한 용량 부족을 방지합니다.

이와 같은 요소들을 종합적으로 고려하여 AI 학습용 서버의 용량을 산정해야 합니다. 최적의 성능을 유지하기 위해 각 요소를 균형 있게 구성하는 것이 중요합니다.

 

 

기술 Tip 1. GPU 메모리

GPU 메모리(그래픽 처리 장치 메모리)는 주로 그래픽 카드에 내장되어 있는 메모리로, 대규모의 데이터나 복잡한 연산을 빠르게 처리하기 위해 사용됩니다. GPU 메모리는 CPU 메모리(RAM)와 유사한 역할을 하지만, 그래픽 렌더링이나 병렬 연산에 최적화되어 있습니다. 이 메모리는 주로 이미지, 텍스처, 버텍스 데이터를 저장하거나 딥러닝 모델 학습 시 대규모 데이터셋과 연산 결과를 임시 저장하는 데 사용됩니다.

 

GPU 메모리는 크게 아래의 두 가지 역할을 합니다:

1) 그래픽 렌더링 : GPU 메모리는 화면에 출력할 텍스처, 셰이더, 버텍스 정보와 같은 그래픽 데이터를 저장하여 매우 빠르게 접근할 수 있게 합니다. 게임이나 그래픽 프로그램에서 GPU 메모리는 큰 해상도의 이미지와 텍스처 데이터를 실시간으로 렌더링하는 데 중요한 역할을 합니다.

2) 병렬 연산 : 딥러닝, 과학적 연산, 비디오 인코딩 등의 작업에서는 GPU가 CPU보다 훨씬 더 빠르게 연산을 수행할 수 있습니다. 이런 연산 작업에서 GPU 메모리는 계산에 필요한 데이터를 빠르게 읽고 쓸 수 있는 공간을 제공합니다. 특히 딥러닝 모델 훈련에서는 대규모의 매트릭스 연산이 수행되므로 많은 양의 메모리가 필요합니다.

 

GPU 메모리는 VRAM(Video Random Access Memory)이라고도 불리며, GDDR (Graphics Double Data Rate) 또는 HBM (High Bandwidth Memory)과 같은 고성능 메모리 타입을 사용합니다.

 

기술 Tip 2. NVMe SSD

NVMe SSD는 Non-Volatile Memory Express (NVMe) 프로토콜을 사용하는 Solid State Drive (SSD)입니다. 이 기술은 고속 데이터 전송을 위해 만들어졌으며, 기존에 사용되던 SATA 인터페이스 기반의 SSD보다 훨씬 더 빠른 속도와 성능을 제공합니다. NVMe는 고속 SSD의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 개발된 최신 프로토콜로, SSD와 CPU 간의 데이터 전송 속도를 크게 개선합니다.

NVMe SSD의 주요 특징:

1) 빠른 속도 : NVMe SSD는 PCIe(Peripheral Component Interconnect Express) 인터페이스를 통해 작동합니다. PCIe는 병렬 데이터 전송을 지원하며, 이는 기존의 SATA 인터페이스보다 훨씬 빠른 데이터 처리 속도를 제공합니다. 예를 들어, 일반 SATA SSD가 초당 약 500~600MB의 전송 속도를 제공하는 반면, NVMe SSD는 초당 3,000MB 이상을 제공할 수 있습니다.

2) 낮은 대기 시간 : NVMe는 고속 I/O 처리를 위해 설계된 프로토콜로, 병목 현상을 최소화하여 매우 낮은 지연 시간(레인턴시)을 제공합니다. 이로 인해 NVMe SSD는 더 빠른 응답 시간을 제공하여 컴퓨터의 전반적인 성능을 향상시킵니다.

3) 고용량 지원 : NVMe SSD는 대용량 데이터를 고속으로 처리할 수 있도록 설계되어 있어, 1TB 이상의 대용량 저장 공간도 빠르게 사용할 수 있습니다. 특히, 대용량 데이터를 다루는 데이터 센터, 서버, 고성능 컴퓨터 등에 많이 사용됩니다.

4) 효율적인 병렬 처리 : NVMe는 수천 개의 명령을 동시에 처리할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이는 단일 명령 큐를 사용하는 SATA SSD와 달리 다수의 명령 큐를 사용함으로써 병렬 처리 성능을 극대화할 수 있습니다.

5) 폼 팩터 : NVMe SSD는 다양한 폼 팩터로 제공되지만, 대표적으로 M.2(작고 가벼운 형태)와 PCIe 카드 형태가 많이 사용됩니다. M.2 NVMe SSD는 주로 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에서 많이 사용되며, PCIe 슬롯에 직접 꽂는 방식의 NVMe SSD는 서버나 고성능 워크스테이션에 적합합니다.

 

NVMe SSD의 장점

- 빠른 부팅 시간 : NVMe SSD는 운영 체제를 더 빠르게 로드하고 응용 프로그램 실행 속도를 크게 향상시킵니다.

- 높은 처리량 : 대규모 데이터 전송과 동시에 여러 작업을 처리하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.

- 낮은 전력 소비 : 더 적은 전력으로 더 높은 성능을 제공하므로 에너지 효율성이 뛰어납니다.

요약하자면, NVMe SSD는 SATA SSD보다 훨씬 더 빠르고 효율적이며, 특히 고성능이 필요한 작업이나 대용량 데이터를 빠르게 처리해야 하는 환경에서 매우 유용합니다.