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개요GPU-as-a-Service(GPUaaS)는 고성능 GPU(Graphics Processing Unit)를 클라우드 기반으로 제공하여, 사용자가 직접 하드웨어를 구축하지 않고도 AI 학습, 추론, 데이터 처리 등을 수행할 수 있도록 하는 서비스 모델이다. AI 및 딥러닝 수요 증가로 인해 GPU 자원의 중요성이 급격히 커지면서, GPUaaS는 스타트업부터 대기업까지 필수 인프라로 자리잡고 있다. 특히 NVIDIA, AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 사업자들이 다양한 GPU 서비스를 제공하며 시장 경쟁이 가속화되고 있다.1. 개념 및 정의GPUaaS는 클라우드 환경에서 GPU 연산 자원을 온디맨드 방식으로 제공하는 서비스로, 사용자는 필요한 만큼 GPU를 할당받아 AI 모..

개요GPU Leasing Marketplace(GPUL)는 유휴 GPU 자원을 필요로 하는 수요자와, 이를 임대하고자 하는 공급자 간의 거래를 중개하는 플랫폼이다. 클라우드 서비스의 고비용·자원 부족 문제를 보완하면서, AI·머신러닝·영상처리 등의 연산 집약적 워크로드에 필요한 GPU 인프라를 실시간으로 확보할 수 있도록 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의GPU 자원을 임대하고 빌릴 수 있는 디지털 중개 플랫폼으로, 온디맨드 GPU 공유를 가능케 함목적고성능 컴퓨팅(GPU) 자원의 유휴화 방지와 수요자 중심의 확장성 제공필요성AI 붐에 따른 GPU 수요 폭증, 클라우드 GPU 한정성, 고비용 문제 해결 위한 대안2. 특징특징설명기존 인프라 대비 차별점실시간 임대수요에 맞춰 즉시 GPU 확보 가능기..

개요GPU Fractional Scheduling은 하나의 GPU 자원을 여러 워크로드 또는 사용자 간에 세분화하여 할당하고, 시간 또는 공간 기준으로 효율적으로 스케줄링하는 기술입니다. AI/ML 트레이닝 및 추론 워크로드, 클라우드 기반 모델 서비스 환경에서 GPU 활용률을 극대화하며 비용 효율성을 제공하는 핵심 전략으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Fractional Scheduling은 물리적 GPU 장치를 가상적으로 분할하여 서로 다른 프로세스나 컨테이너가 GPU를 동시에 공유하게 하는 스케줄링 방식입니다.Fractional GPU: GPU 자원을 memory, SM(Core), compute time 등으로 쪼개어 사용Space Sharing: 다중 프로세스가 병렬로 실행 (MPS 기반..