최종 업데이트: 2026-06-22

GPU 클라우드 비용

클라우드에서 GPU를 빌리면서 하드웨어를 소유하지 않고도 대규모 학습이나 배치 작업을 시작할 수 있게 되었지만, 수십 개의 가속기를 며칠씩 돌리면 청구액은 금세 불어납니다. 산술 자체는 단순합니다. 정해진 길이의 작업 비용은 GPU 한 대의 시간당 가격에, 사용하는 GPU 수를 곱하고, 실행 시간을 곱한 것입니다. 이 계산기는 그 값을 구하고 GPU 한 대가 기여하는 비용으로도 나눠 보여줍니다.

청구액은 가격, 수, 시간에 선형이다

클라우드 GPU 청구에는 단일 작업 내에서 규모의 경제가 없습니다. GPU 한 대든 백 대든 각 GPU는 전체 실행 시간 동안 동일한 시간당 요율로 과금됩니다. 그래서 총비용은 세 숫자의 깔끔한 곱이 됩니다.

여기서 $c$는 GPU당 시간당 가격, $n$은 GPU 수, $h$는 실행 길이(시간)입니다. GPU 한 대에 귀속되는 비용은 다음과 같습니다.

따라서 총비용은 $C = g \cdot n$이기도 합니다. 관계가 선형이므로 GPU 수나 실행 시간을 두 배로 늘리면 청구액도 두 배가 되며, GPU 시간으로 측정한 고정된 작업량에 대해 둘은 서로 맞바꿀 수 있습니다.

예제 계산

어떤 학습 작업이 GPU 시간당 2.50달러인 GPU 8대를 사용하고 끝나는 데 24시간이 걸린다고 합니다.

GPU 한 대는 하루에 60달러이고, 8대를 합치면 480달러입니다. 같은 작업을 16대로 12시간 안에 끝낼 수 있다면 GPU 시간은, 따라서 비용도 480달러로 변하지 않습니다. $2.50 \times 16 \times 12$ 역시 480이기 때문입니다. 청구액을 바꾸는 것은 소비된 GPU 시간이지, 그것을 수와 시간으로 어떻게 나누느냐가 아닙니다.

온디맨드 대 스팟 가격

여기에 입력하는 시간당 가격은 매우 다른 두 시장에서 나올 수 있습니다. 온디맨드 인스턴스는 필요한 만큼 고정 요율로 예약되어 중단되지 않으므로, 한 번에 완료해야 하는 작업에 적합합니다. 스팟 또는 선점형 인스턴스는 동일한 하드웨어를 큰 할인가, 흔히 온디맨드 가격의 절반에서 3분의 1 수준으로 제공하지만, 제공업체가 짧은 통지로 회수할 수 있습니다. 회수 후 재개할 수 있는 체크포인트 기반 작업은 스팟 용량에서 훨씬 저렴하게 돌아가는 경우가 많고, 처음부터 다시 시작해야 하는 작업은 보통 온디맨드가 더 안전합니다. 작업이 실제로 사용할 인스턴스에 맞는 요율을 입력하시기 바랍니다.

추정치 활용하기

이 수치는 GPU 연산 요금만 다룹니다. 실제 청구서에는 스토리지, 데이터 전송, 네트워킹도 포함되며, 작업 전후로 인스턴스가 프로비저닝된 채 유휴 상태로 있는 시간에 대해서도 계속 과금됩니다. 예약 가속기에서 이 유휴 시간 낭비를 따져 보려면 GPU 활용도 비용 계산기를 참고하시기 바랍니다. 임대 자체가 하드웨어 구매나 호스팅 API 호출보다 저렴한지 판단하려면 자체 호스팅 대 API 손익분기 계산기를 참고하시기 바랍니다.