GPU는 필수, 구축은 부담: SCP GPUaaS라는 새로운 선택

생성형 AI 확산으로 GPU는 기업 AI 경쟁력의 핵심 인프라가 되었지만, GPU 확보만으로는 안정적인 AI 서비스를 구현하기 어렵습니다. 데이터센터부터 GPU 인프라, 학습·추론 플랫폼까지 하나의 구조로 통합한 SCP GPUaaS의 가치와 아키텍처를 살펴봅니다.

Executive Summary

GPUaaS의 가치는 GPU 자원을 필요한 만큼 제공하는 데 그치지 않습니다. 데이터센터, 고속 네트워크, 스토리지, 보안, 학습·추론 플랫폼을 하나의 구조로 통합해 AI 인프라의 구축과 운영 복잡성을 줄이는 데 있습니다.
고성능 GPU의 성능을 충분히 활용하려면 GPU 서버뿐 아니라 전력·냉각 설비, 초고속 네트워크, 병렬 분산 스토리지까지 함께 최적화해야 합니다. 이에 따라 AI 인프라는 개별 장비 구축을 넘어 데이터센터 전체를 통합하는 AI Factory 구조로 진화하고 있습니다.
SCP GPUaaS는 가상머신과 Bare-Metal GPU, 고속 네트워크와 AI 전용 스토리지, 완전관리형 학습·추론 서비스를 연계해 기업이 인프라 운영보다 AI 모델 개발과 서비스 구현에 집중할 수 있도록 지원합니다.
Mixed Workload와 글로벌 스케줄링 기술은 추론 수요가 낮을 때 유휴 GPU를 학습 작업에 활용하고, 서비스 요청이 증가하면 추론 자원을 우선 배분합니다. 이를 통해 서비스 성능을 유지하면서 GPU 활용률과 비용 효율성을 함께 높일 수 있습니다.

생성형 AI가 기업의 핵심 업무로 확산되면서 GPU는 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 자리 잡았습니다. 그러나 기업의 고민은 GPU를 확보하는 데서 끝나지 않습니다. 고성능 GPU를 안정적으로 운영하기 위해서는 데이터센터, 네트워크, 스토리지, AI 플랫폼까지 함께 고려해야 하기 때문입니다. 이러한 배경에서 필요한 만큼 GPU를 활용하고 운영 부담까지 줄일 수 있는 GPUaaS(GPU as a Service)가 새로운 대안으로 주목받고 있습니다.

GPUaaS 개념

GPUaaS는 물리적 GPU 인프라를 직접 구매하거나 관리하지 않고, 클라우드를 통해 고성능 GPU를 필요한 만큼 활용하여 AI 학습과 추론 등 연산 집약적 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 서비스입니다.^[1]

그러나 GPUaaS는 단순히 GPU 자원을 제공하는 서비스를 넘어, AI 데이터센터를 기반으로 GPU 인프라와 학습/서빙 플랫폼이 유기적으로 연계된 통합 서비스 관점에서 바라볼 필요가 있습니다. AI 데이터센터는 고밀도 GPU를 안정적으로 운영하기 위한 전력, 냉각, 랙과 설비 환경을 제공하며 GPU 인프라 영역은 GPU 클러스터, 고속 네트워크, 스토리지, 보안 및 자원 관리 기능을 포함합니다. 학습 플랫폼은 모델 개발, 분산 학습 및 작업 스케줄링을 지원하며, 서빙 플랫폼은 LLM 모델 배포, 추론 API, 오토스케일링, 요청 처리 및 성능 모니터링 기능을 담당합니다. 이를 통해 고객은 복잡한 AI 인프라를 직접 구축·운영해야 하는 부담을 줄이고, 모델 학습과 추론 서비스를 각각의 목적과 워크로드 특성에 맞게 수행할 수 있습니다.

고비용 AI 인프라 시대, GPUaaS가 필요한 이유

최근 GPU 도입을 고민하게 하는 현실적인 장벽은 막대한 투자비용과 운영 부담일 것입니다. AI 모델의 고도화와 학습·추론 컴퓨팅 수요의 폭발적인 증가로, AI 인프라의 경쟁력은 더 이상 GPU 성능만으로 결정되지 않습니다. 빠르게 진화하는 최신 AI 가속기의 성능을 충분히 활용하려면 초고속 네트워크와 대용량 스토리지는 물론, 고밀도 시스템을 안정적으로 뒷받침하는 전력·냉각 설비까지 하나의 통합 아키텍처로 설계해야 합니다. 즉, 대규모 AI 학습·추론 환경은 개별 장비의 조합을 넘어 데이터센터 전 영역을 함께 최적화하는 ‘AI Factory’ 관점으로 전환되고 있습니다.^[2]

최신 GPU(H100, B300 등)는 장비 자체의 가격도 매우 높지만, GPU를 제대로 활용하기 위해서는 고속 InfiniBand 네트워크, NVMe 기반 고성능 병렬분산 스토리지, 액체냉각 시스템, 고전력 전원 설비, 데이터센터 공간 등 다양한 인프라를 함께 구축해야 합니다. 즉, GPU 구매 비용 외에도 네트워크, 스토리지, 전력 및 냉각 설비까지 포함한 총소유비용(TCO)이 크게 증가합니다.

운영 단계의 부담도 적지 않습니다. AI 워크로드는 프로젝트 특성에 따라 GPU 사용량이 크게 변동하기 때문에, 특정 기간에는 GPU가 부족하지만 평상시에는 상당수가 유휴 상태로 남는 경우가 많습니다. 이러한 낮은 GPU 활용률은 투자 대비 효율을 떨어뜨리는 주요 원인입니다. 또한 GPU 드라이버, NVIDIA CUDA, Kubernetes, 학습 스케쥴러, 모델서빙 플랫폼 등 복잡한 소프트웨어 스택을 지속적으로 관리해야 하며, 장애 대응과 성능 최적화를 수행할 전문 인력도 필요합니다. 최신 GPU와 AI 소프트웨어는 빠르게 변화하기 때문에 지속적인 업그레이드와 검증 작업 역시 상당한 운영 부담으로 이어집니다.

기술 변화 속도 또한 기업의 투자 부담을 가중시키는 요소입니다. AI 가속기는 약 2년 주기로 새로운 세대가 출시되며 성능이 크게 향상되고 있습니다.^[3] 이에 따라 대규모 투자를 통해 구축한 GPU 인프라가 예상보다 빠르게 구형화될 수 있다는 우려가 존재합니다. 특히 AI 서비스의 수요가 아직 명확하지 않은 기업 입장에서는 미래의 GPU 수요를 정확히 예측하기 어렵기 때문에, 과도한 선투자는 투자 회수(ROI)에 대한 불확실성을 높입니다.

이러한 이유로 최근 기업들은 GPU를 직접 구축하는 방식보다, 필요한 만큼만 GPU를 사용하는 GPUaaS(GPU as a Service)나 클라우드 기반 AI 인프라를 적극 검토하고 있습니다. 초기 투자비를 운영비(OPEX) 형태로 전환하고, 필요한 시점에 GPU 자원을 확보할 수 있으며, 인프라 운영과 유지보수 부담까지 줄일 수 있기 때문입니다. 결국 GPU 도입의 핵심 과제는 단순히 장비를 확보하는 것이 아니라, 높은 초기 투자비, 지속적인 운영 부담, 빠른 기술 변화, 그리고 GPU 활용률을 어떻게 최적화할 것인가에 대한 문제라고 할 수 있습니다.

[그림1] 구축형 GPU의 한계를 보완하는 GPUaaS의 가치 (작성자 제작)

Enterprise AI를 위해 설계된 SCP GPUaaS

Enterprise AI 환경에서는 고성능 GPU를 확보하는 것만으로 안정적인 AI 서비스를 구현하기 어렵습니다. 대규모 AI 모델을 학습하고 실시간 추론 서비스를 제공하려면 GPU의 연산 성능을 충분히 활용할 수 있도록 네트워크, 스토리지, 보안, AI 플랫폼을 함께 설계해야 합니다.

대규모 분산 학습에서는 여러 GPU 서버가 지속적으로 데이터를 주고받기 때문에 네트워크의 대역폭과 지연시간이 전체 학습 성능을 좌우합니다. GPU 자체의 성능이 높더라도 서버 간 통신이 원활하지 않으면 데이터 대기 시간이 증가하고, 결과적으로 GPU 활용률과 학습 효율이 낮아질 수 있습니다. 스토리지 역시 대규모 학습 데이터를 여러 GPU 노드에 신속하게 공급하고, 학습 과정에서 생성되는 체크포인트와 결과 데이터를 안정적으로 저장할 수 있어야 합니다.

기업 환경에서는 성능뿐 아니라 보안과 운영 안정성도 함께 고려해야 합니다. 사용자와 프로젝트별 자원 격리, 데이터 접근 통제, 네트워크 보안, 장애 대응 체계가 뒷받침되어야 하며, GPU 클러스터 구성과 AI 소프트웨어 설치, 자원 스케줄링, 모델 배포와 확장까지 직접 운영하려면 상당한 전문 인력과 비용이 필요합니다. 따라서 Enterprise AI 인프라는 개별 자원을 단순히 조합하는 방식에서 벗어나, 모델 개발부터 학습, 배포, 추론, 운영까지 전 과정을 통합적으로 지원할 수 있어야 합니다. 이처럼 기업이 요구하는 성능, 보안, 운영 효율성을 동시에 충족하기 위해서는 GPU를 중심으로 네트워크, 스토리지, 보안, AI 플랫폼이 유기적으로 연계된 서비스 구조가 필요합니다.

Samsung Cloud Platform(SCP)은 이러한 Enterprise AI 환경의 요구사항을 반영해 삼성SDS가 제공하는 자체 클라우드 플랫폼입니다. SCP GPUaaS는 고객의 AI 워크로드 특성과 규모에 따라 GPU 인프라, 고성능 네트워크, AI 전용 스토리지, 보안 체계와 AI 플랫폼 서비스를 함께 제공하여 구축 및 운영 부담을 줄일 수 있도록 지원합니다.

[그림2] SCP GPUaaS 서비스 (작성자 제작)

GPU 인프라 관점에서 대규모 AI 모델 학습이 필요한 고객은 InfiniBand 기반의 초고속·저지연 네트워크와 병렬 분산 스토리지가 포함된 멀티노드 GPU 클러스터를 활용하여 고성능 분산 학습 환경을 구성할 수 있습니다. 일반적인 AI 모델 개발과 추론 서비스에는 GPU Virtual Machine, Ethernet 네트워크, 파일 및 오브젝트 스토리지를 조합해 워크로드 특성에 맞는 환경을 유연하게 구축할 수 있습니다.

AI 플랫폼 관점에서는 복잡한 인프라 운영 부담을 줄이고 고객이 AI 모델과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 지원합니다. Simple AI Training은 모델 개발과 학습에 필요한 GPU 클러스터와 소프트웨어 환경을 완전관리형으로 제공하며, Simple AI Inference는 학습된 모델의 배포와 추론 서비스 운영을 지원합니다.

최신 AI 가속기와 이를 뒷받침하는 인프라를 통해 SCP GPUaaS는 이러한 요소를 하나의 환경으로 제공해 고객이 복잡한 인프라 구축보다 모델 개발과 학습에 집중할 수 있도록 지원하고 있습니다. 예를 들어, 업스테이지의 LLM 모델 개발 및 학습^[4], 과학기술정보통신부의 첨단 GPU 지원 사업, 수퍼톤의 AI 오디오 기술 학습^[5], 삼성 관계사의 AI 학습용 GPU 환경 등에 활용되고 있습니다. 또한 행정안전부의 범정부 초거대 AI 공통기반 서비스^[6]와 고용노동부의 AI 근로감독관 시스템 구축^[7] 등 공공 분야의 생성형 AI 활용을 지원하고 있습니다. 고객은 프로젝트마다 고가의 GPU 인프라를 직접 구축하지 않고 필요한 시점에 학습 및 서빙 자원을 확보할 수 있으며, 모델 규모와 일정에 따라 자원을 유연하게 확장할 수 있습니다. 이를 통해 초기 투자 부담과 인프라 준비 기간을 줄이고, AI 모델 개발에 더 많은 역량을 집중할 수 있습니다.

고가용성, 고성능, 보안, 비용 최적화를 위한 SCP GPUaaS 아키텍처

[그림3] SCP GPUaaS Architecture (작성자 제작)

SCP GPUaaS 아키텍처는 AI 서비스를 구축하는 과정에서 기업이 마주하는 데이터센터 운영, GPU 인프라 구성, 학습·추론 환경 구축의 복잡성을 하나의 서비스로 통합한 Full-Stack 구조입니다. 데이터센터, GPU 인프라, 학습·추론 플랫폼을 각각 독립적으로 전문화하면서도 유기적으로 연결해, 고객이 개별 기술과 운영 체계를 직접 설계하지 않고도 AI 모델 개발부터 서비스 운영까지 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

먼저 데이터센터 계층은 AI 인프라 운영의 기반이 되는 영역입니다. AI 환경에서는 GPU 서버뿐 아니라 전력 공급, 냉각, 설비 장애 대응, 에너지 효율까지 함께 관리해야 하므로 안정적인 데이터센터 운영이 필수적입니다. SCP는 AI 데이터센터 설계·구축·운영 경험을 바탕으로 고밀도 액체냉각과 End-to-End 설비 관리, 에너지 효율화 기술을 적용하고, ISO 27001, ISO 22301, ISO 50001, ISMS-P 등 국제 인증 기반의 운영 체계를 통해 안정성과 보안성을 확보합니다.^[8] 또한 NVIDIA DSX Platform^[9]을 AI Agent와 연계해 GPU 자원뿐 아니라 전력, 냉각, 설비 상태까지 통합 모니터링함으로써 장애를 사전에 감지하고 운영 효율을 높일 수 있습니다.

GPU 인프라 계층은 AI 학습과 추론에 필요한 연산 자원을 효율적으로 제공하는 영역입니다. 일반적으로 AI 인프라를 구축하려면 GPU 서버, 네트워크, 스토리지를 워크로드 특성에 맞게 직접 선정하고 최적화해야 하지만, SCP GPUaaS는 이러한 구성 부담을 줄일 수 있도록 설계되었습니다. 고객은 GPU와 NPU 기반의 xPU 가상머신 또는 Bare-Metal GPU 환경을 선택해 사용할 수 있으며, AI 전용 고속 네트워크와 스토리지를 통해 대규모 분산 학습 과정에서 발생하는 GPU 간 통신 병목과 데이터 입출력 지연을 최소화합니다. 또한 Kubernetes 기반의 표준 컨테이너 환경을 제공해 개발 환경과 운영 환경 간 차이로 발생하는 배포 복잡성도 줄일 수 있습니다.

학습·추론 플랫폼 계층은 AI 모델을 실제 서비스로 운영하는 과정을 단순화하는 역할을 합니다. AI 개발자는 Simple Training Service를 통해 복잡한 인프라 설정 없이 모델 학습을 수행할 수 있으며, 애플리케이션과 AI Agent는 Simple Inference Service를 통해 학습된 모델을 API 형태로 손쉽게 활용할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 인프라 운영보다 AI 모델 개발과 서비스 구현에 집중할 수 있습니다.

특히 SCP GPUaaS의 차별화 요소는 Mixed Workload 기반의 GPU 자원 최적화 기술입니다. 일반적으로 학습과 추론을 서로 다른 GPU 클러스터에서 운영하면 추론 요청이 적은 시간에도 GPU가 유휴 상태로 남고, 학습을 위해서는 별도의 GPU를 추가 확보해야 하는 비효율이 발생합니다. SCP GPUaaS는 글로벌 스케줄러와 Mixed Workload 기술을 활용해 서비스 부하에 따라 학습과 추론 작업을 동적으로 배분합니다. 추론 수요가 낮을 때는 유휴 GPU를 학습에 활용하고, 요청이 증가하면 추론 자원을 우선 확보해 서비스 성능을 유지합니다. 이를 통해 GPU 활용률을 높이는 동시에 운영 비용도 효율적으로 관리할 수 있습니다.

궁극적으로 SCP GPUaaS는 데이터센터, GPU 인프라, AI 플랫폼을 하나의 운영 체계로 통합한 AI Factory 구조를 제공합니다. 인프라 구축부터 운영, 학습, 추론까지 이어지는 전 과정을 유기적으로 연결함으로써 고객은 복잡한 AI 인프라를 직접 설계하고 운영하는 부담을 줄이고, 고가용성과 성능, 보안성, 비용 효율성을 균형 있게 확보하면서 AI 서비스 개발과 비즈니스 혁신에 더욱 집중할 수 있습니다.

다음 편에서는

GPUaaS의 경쟁력은 단순히 GPU를 많이 제공하는 것이 아니라, 데이터센터부터 인프라, 플랫폼까지 하나의 운영 체계로 통합해 AI 서비스를 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영할 수 있는가에 달려 있습니다.

이번 글에서는 SCP GPUaaS의 전체 구조를 중심으로 이러한 방향성을 살펴보았습니다. 다음 회차에서는 GPU 인프라와 학습·추론 플랫폼, Mixed Workload, Job Scheduling 등 핵심 기술을 실제 아키텍처와 개발 관점에서 보다 깊이 살펴보겠습니다.

References

Fortune Business Insights, updated July 6, 2026., https://www.fortunebusinessinsights.com/gpu-as-a-service-market-107797
NVIDIA, “Enterprise AI Factory Overview,” 2026, https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/planning-resource/ai-factory-white-paper/latest/ai-factory-overview.html
NVIDIA Announces Hopper Architecture (2022); NVIDIA Blackwell Platform Arrives to Power a New Era of Computing (2024); NVIDIA Vera Rubin Opens Agentic AI Frontier (2026), https://www.nvidia.com/en-us/technologies/
삼성SDS 고객사례, 「업스테이지가 GPU 수급난 속에서 H100을 확보한 방법」, 2026., https://www.samsungsds.com/kr/case-study/gpuaas-upstage.html
삼성SDS 고객사례, 「콘텐츠 제작의 미래, GPUaaS로 가속화되는 AI 음성 혁명」, 2026., https://www.samsungsds.com/kr/case-study/supertone-scp-gpuaas.html
삼성SDS 보도자료, 「삼성SDS, 공공 AX 확산 나선다—‘인더스트리 데이’서 AI 기반 행정혁신 사례 공유」, 2026. 3. 19, https://www.samsungsds.com/kr/news/id-260319.html
고용노동부 보도자료, 「인공지능(AI)으로 일하는 모든 사람이 존중받고 안전한 일터를 만든다」, 2025. 9. 5., https://www.moel.go.kr/common/downloadFile.do?bbs_id=12&bbs_seq=18278&file_ext=pdf&file_seq=20250900657
삼성SDS, 「정보보호」, 『삼성SDS 지속가능경영』, https://www.samsungsds.com/kr/digital_responsibility/data-protection-policy.html
NVIDIA, “NVIDIA DSX,” NVIDIA DSX Documentation, 2026. , https://docs.nvidia.com/dsx

FAQ

GPUaaS란 무엇인가요?

GPUaaS(GPU as a Service)는 기업이 물리적 GPU 서버를 직접 구매하거나 구축하지 않고, 클라우드를 통해 필요한 시점에 GPU 자원을 이용할 수 있도록 제공하는 서비스입니다. AI 모델 학습과 추론, 시뮬레이션 등 대규모 연산이 필요한 작업에 활용할 수 있으며, 초기 투자와 인프라 운영 부담을 줄일 수 있습니다.
GPUaaS는 일반적인 GPU 클라우드 서비스와 무엇이 다른가요?

GPUaaS는 단순히 GPU 가상머신을 제공하는 서비스보다 넓은 개념입니다. 고밀도 GPU를 운영하는 데이터센터를 기반으로 고속 네트워크와 스토리지, 보안, 자원 스케줄링, 모델 학습과 배포, 추론 운영까지 통합적으로 지원해야 합니다. 즉, GPU 자원 제공뿐 아니라 AI 서비스의 개발과 운영 전반을 지원하는 Full-Stack 구조가 중요합니다.
기업이 GPU 인프라를 직접 구축할 때 가장 큰 어려움은 무엇인가요?

고가의 GPU 구매비용뿐 아니라 네트워크, 스토리지, 전력·냉각 설비와 데이터센터 공간까지 함께 확보해야 한다는 점입니다. 구축 이후에도 GPU 드라이버, CUDA, Kubernetes, 학습 스케줄러와 모델 서빙 플랫폼을 지속적으로 관리해야 하며, 장애 대응과 성능 최적화를 위한 전문 인력도 필요합니다. GPU 수요가 일정하지 않을 경우 낮은 활용률로 인해 투자 효율이 떨어질 수도 있습니다.
SCP GPUaaS는 어떤 AI 워크로드를 지원하나요?

대규모 언어모델과 생성형 AI 모델의 분산 학습, 일반적인 AI 모델 개발, 실시간·대규모 추론 서비스 등 다양한 워크로드를 지원합니다. 고객은 용도에 따라 GPU 또는 NPU 기반의 xPU 가상머신, Bare-Metal GPU, 고속 네트워크와 병렬 분산 스토리지를 조합해 사용할 수 있으며, 완전관리형 학습·추론 서비스를 활용할 수도 있습니다.
Mixed Workload는 GPU 비용을 어떻게 줄이나요?

학습과 추론을 별도의 GPU 환경으로 운영하면 추론 요청이 적은 시간에도 GPU가 유휴 상태로 남을 수 있습니다. Mixed Workload는 서비스 부하에 따라 학습과 추론 작업을 동적으로 배분합니다. 추론 수요가 낮을 때는 남는 GPU를 학습에 활용하고, 요청이 증가하면 추론 자원을 우선 확보해 서비스 성능을 유지합니다. 이를 통해 동일한 GPU 자원을 더 효율적으로 활용할 수 있습니다.
SCP GPUaaS가 Enterprise AI 환경에 적합한 이유는 무엇인가요?

기업의 AI 서비스에는 성능뿐 아니라 보안, 가용성, 자원 격리, 장애 대응과 운영 관리가 함께 요구됩니다. SCP GPUaaS는 데이터센터부터 GPU 인프라, 네트워크, 스토리지, 보안, 학습·추론 플랫폼을 하나의 운영 체계로 연계해 이러한 요구사항을 통합적으로 지원합니다. 이를 통해 기업은 복잡한 인프라를 직접 설계하지 않고도 AI 서비스를 안정적으로 개발하고 확장할 수 있습니다.

저자

정영일 그룹장 삼성SDS 클라우드서비스사업부 SCP GPUaaS그룹

저는 SCP GPUaaS 서비스 설계와 개발을 다양한 기술적 도전을 즐기는 열정적인 부서원들과 함께, 고객이 보다 쉽고 효율적으로 AI를 활용할 수 있는 클라우드 서비스를 만들어가고 있습니다. GPU 인프라 영역에서는 NVIDIA/ AMD기반 GPU와 NPU 기반의 컴퓨팅 서비스, 대규모 AI 워크로드를 위한 고성능 네트워크 서비스, 플랫폼 영역에서는 vLLM, SGLang 등 오픈소스 서빙 프레임워크를 SCP 환경에 맞게 최적화한 LLM 서빙 서비스와 Mixed Workload 기반 AI 학습 서비스 및 MCP 기반 Agent 서비스 등 클라우드향 생성형 AI 서비스의 아키텍처와 기능 개발을 담당하고 있습니다.

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