서버를 구매하실 때, 어떻게 구매하세요? 특히 비싼 GPU 서버라면 GPU 가격 정도는 알고 견적을 받으셔야 해요. 요즘 AI 모델 개발이 활발해지면서 GPU 서버의 필요성이 더욱 커지고 있는데요, 클라우드 서비스를 이용하는 경우가 많지만, 진정한 AI 모델 개발을 위해서는 GPU 서버가 필요하답니다. 그 이유는 비용 부담이 너무 크기 때문이에요.
AI 모델을 개발하기 위해서는 강력한 연산 능력이 필요해요. GPU는 이러한 연산을 빠르게 처리할 수 있는 장비로, 특히 딥러닝과 같은 복잡한 계산을 수행하는 데 필수적이에요. 하지만 GPU 서버는 비싸다는 인식이 있어서, 주로 거래하던 업체에게 견적을 요청했다간 보내오는 가격을 그냥 받아들여서 눈탱이를 맞기 쉽답니다. 실제로 저도 그런 경험이 있어요.
GPU 가격의 시장 동향
GPU 가격은 여러 요인에 의해 영향을 받는데요, 수급이 어려워서 비싸다, 환율이 올라서 비싸다라는 뻔한 말에 속지 마세요. 아무리 그래도 시장가는 형성되어 있어요. 예를 들어, NVIDIA의 A100, RTX A6000, T4, V100, P40 같은 다양한 GPU 모델들이 있는데, 이들 각각의 성능과 가격을 비교해보면, 어떤 모델이 더 적합한지 판단할 수 있어요.
여러 업체에서 견적 받기
서버를 구매할 때는 여러 곳에서 견적을 받아야 해요. 한 곳에서 받은 가격이 비싸다고 느껴지면, 다른 곳과 비교해보는 것이 중요해요. 예를 들어, 비맥스테크놀로지에서는 NVIDIA GPU 서버의 가격 대비 성능을 비교한 자료를 제공하고 있어요.
이런 자료를 참고하면, 더 나은 선택을 할 수 있답니다.
비교 분석: GPU 모델 및 가격
GPU 모델에 따라 성능과 가격이 다르기 때문에, 어떤 모델이 필요한지 잘 판단해야 해요. 예를 들어, NVIDIA의 H100과 A100을 비교해보면, H100은 FP32 성능이 24% 향상되었고, VRAM도 80GB로 늘어났어요. 반면 A100은 전력 소모가 적고 TDP가 낮은 장점이 있어요.
이러한 비교를 통해 자신에게 맞는 GPU를 선택할 수 있어요.
대략적인 GPU가격을 정리해 드릴테니 참고만 하세요. (24년 7월 기준)
| GPU 모델 | 공급가 (만원) |
| NVIDIA Quadro T1000 4GB GDDR6 50W | 55 |
| NVIDIA RTX4090 - Blower or Passive, 16,384 CUDA Core, 24GB GDDR6X | 340 |
| NVIDIA Quadro RTX A2000 - Blower, 3,328 CUDA Core, 104 Tensor Core, 6GB GDDR6 | 70 |
| NVIDIA Quadro RTX A2000 - Blower, 3,328 CUDA Core, 104 Tensor Core, 12GB GDDR6 | 75 |
| NVIDIA Quadro RTX A4000 - Blower, 6,144 CUDA Core, 192 Tensor Core, 16GB GDDR6 | 140 |
| NVIDIA Quadro RTX A5000 - Blower, 8,192 CUDA Core, 256 Tensor Core, 24GB GDDR6 | 300 |
| NVIDIA Quadro RTX A6000 - Blower, 10,752 CUDA Core, 336 Tensor Core, 48GB GDDR6 | 590 |
| NVIDIA Quadro RTX 4000 ADA - 6,144 CUDA Core, 192 Tensor Core, 20GB GDDR6, 130W | 190 |
| NVIDIA Quadro RTX 5000 ADA - 12,800 CUDA Core, 400 Tensor Core, 32GB GDDR6, 250W | 600 |
| NVIDIA Quadro RTX 6000 ADA - 18,176 CUDA Core, 568 Tensor Core, 48GB GDDR6, 300W | 1,000 |
| NVIDIA TESLA A10 - Passive, 9,216 CUDA Core, 885/1695 MHz, 24GB GDDR6 | 420 |
| NVIDIA TESLA A30 - Passive, 3,584 CUDA Core, 930/1440 MHz, 24GB HBM2 | 650 |
| NVIDIA TESLA A40 - Passive Fan, 10,752 CUDA Core, 48GB GDDR6 | 800 |
| NVIDIA TESLA H100 - Passive Fan, 14,592 FP32 CUDA Core, 80GB HBM2, 350W | 4,300 |
| NVIDIA TESLA H100 NVL - Passive Fan, 2x 16,896 FP32 CUDA Core, 2x 94GB HBM3, 700W | 8,800 |
| NVIDIA TESLA L4 - Passive Fan, 7,680 CUDA Core, 240 Tensor Core, 24GB GDDR6, 72W | 370 |
| NVIDIA TESLA L40S - Passive Fan, 18,176 CUDA Core, 48GB GDDR6, 350W | 1,100 |
AI 서버 구성의 비용
AI 서버를 구성할 때는 GPU 외에도 CPU, 메모리, 저장장치 등 다양한 부품의 가격을 고려해야 해요. 예를 들어, 2x Intel Sapphire Rapids Server와 Nvidia DGX H100의 구성과 비용을 비교해보면, Intel 서버는 약 10,424,Nvidia서버는268,495로 큰 차이를 보이죠.
이러한 정보를 바탕으로 예산을 세우는 것이 중요해요.
결론 및 추천
결국, GPU 서버를 구매할 때는 가격을 잘 알고 여러 곳에서 견적을 받아보는 것이 중요해요. 시장의 동향을 파악하고, 다양한 모델을 비교하여 자신에게 맞는 최적의 선택을 하세요. AI 모델 개발을 위해서는 강력한 GPU 서버가 필수적이니, 신중하게 결정하시길 바랍니다.
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이런 자료를 참고 했어요.
[1] 글로벌커넥트 - 엔비디아 RTX, GTX 성능 및 가격 비교 총 정리! 현명하게 ... (https://globalconnect.kr/bbs/board.php?bo_table=notice&wr_id=34)
[2] 비맥스테크놀로지 - NVIDIA GPU 서버 가격 대비 성능 비교 (https://www.bemax.co.kr/%EC%A0%95%EB%B3%B4%EA%B2%8C%EC%8B%9C%ED%8C%90/news/?mod=document&uid=624)
[3] danawa.com - 딥러닝(GPU)PC : 다나와 가격비교 (https://prod.danawa.com/list/?cate=11253042)
[4] 컴퓨존 - GPU(딥러닝)서버 (https://www.compuzone.co.kr/product/product_list.htm?BigDivNo=1&MediumDivNo=1286&DivNo=4707&srsltid=AfmBOooNtjSM0HPqCAk4b2Nd0lIV2iWdblkmKNInjCdRqA7aOxdCB8lh)
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