서비스로서의 GPU 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측은 배포 모델(개인 GPU 클라우드, 공공 GPU 클라우드 및 하이브리드 GPU 클라우드), 기업 유형(중소기업 및 대기업), 최종 사용자(헬스케어, BFSI, 제조, IT 및 통신, 자동차 및 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화됨, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 GPU as a Service 시장은 2023년에 12억 7천만 달러로 평가되었으며 2029년까지 29.61%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 인공 지능과 딥 러닝 기술의 광범위한 채택은 GPUaaS의 주요 원동력입니다. 복잡한 신경망을 훈련하고 실행하는 AI 및 딥 러닝 워크로드는 GPU의 병렬 처리 기능에 크게 의존합니다. GPUaaS 공급업체는 광범위한 온프레미스 하드웨어 투자 없이도 AI 및 딥 러닝 작업을 가속화하기 위해 GPU의 힘을 활용하고자 하는 기업의 증가하는 수요에 부응합니다.

주요 시장 동인

고성능 컴퓨팅(HPC) 애플리케이션에 대한 수요 증가

글로벌 GPU as a Service(GPUaaS) 시장 성장을 촉진하는 주요 동인 중 하나는 다양한 산업에서 고성능 컴퓨팅(HPC) 애플리케이션에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 조직에서 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 과학적 시뮬레이션과 같은 데이터 집약적 워크로드를 계속 수용함에 따라 강력한 그래픽 처리 장치(GPU)에 대한 필요성이 가장 중요해지고 있습니다. GPU는 병렬 처리에 뛰어나며 이러한 애플리케이션에 필요한 복잡한 계산을 처리하는 데 적합합니다.

데이터 분석과 시뮬레이션이 중요한 역할을 하는 의료, 금융, 연구와 같은 분야에서 GPUaaS 도입이 급증하고 있습니다. GPUaaS를 사용하면 기업은 확장 가능한 종량제 방식으로 GPU 리소스에 액세스하고 활용할 수 있으므로 하드웨어에 대한 대규모 선불 투자가 필요 없습니다. 이러한 유연성 덕분에 조직은 현재 요구 사항에 따라 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 확장하여 까다로운 HPC 워크로드에 최적의 성능을 보장할 수 있습니다.

GPU 가속 클라우드 서비스의 인기가 증가함에 따라 고급 컴퓨팅 기능에 대한 액세스가 민주화되고 있습니다. 이러한 민주화는 전용 GPU 인프라에 투자할 리소스가 부족할 수 있는 소규모 기업과 연구 기관에 특히 유익합니다. 결과적으로 다양한 산업에서 고성능 컴퓨팅 애플리케이션의 범위와 채택이 확대됨에 따라 GPUaaS에 대한 수요가 크게 증가할 것으로 예상됩니다.

AI 및 딥 러닝 기술 채택 증가

GPUaaS 시장을 추진하는 또 다른 중요한 동인은 인공 지능(AI)과 딥 러닝 기술의 광범위한 채택입니다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 추천 시스템을 포함한 AI 애플리케이션은 GPU가 제공하는 병렬 처리 기능에 크게 의존합니다. 조직이 AI를 워크플로에 통합하여 통찰력을 얻고, 프로세스를 자동화하고, 의사 결정을 개선함에 따라 GPUaaS에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다.

머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝은 패턴을 인식하고 예측을 하기 위해 대규모 데이터 세트에서 신경망을 훈련하는 것을 포함합니다. 이 프로세스는 컴퓨팅 집약적이며 GPU의 병렬 처리 능력으로부터 엄청난 이점을 얻습니다. GPUaaS를 활용함으로써 기업은 모델 훈련 및 추론을 가속화하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스에 액세스하여 개발 주기를 단축하고 AI 시스템 성능을 개선할 수 있습니다.

AI 모델의 복잡성이 증가하고 의료, 금융, 자동차를 포함한 다양한 산업에서 딥 러닝을 채택하는 것이 증가함에 따라 GPUaaS 시장이 확대되고 있습니다. 조직은 전용 GPU 인프라를 관리하고 유지하는 부담 없이 AI와 딥 러닝 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 하는 GPUaaS의 전략적 중요성을 인식하고 있습니다.

원격 작업 및 협업의 증가 추세

원격 작업 및 협업으로의 글로벌 전환은 GPUaaS 시장 성장의 촉매 역할을 하고 있습니다. 클라우드 기반 GPU 서비스의 출현으로 원격으로 작업하는 전문가와 팀은 물리적 GPU 하드웨어가 필요 없이 강력한 그래픽 처리 기능에 액세스할 수 있습니다.

협업 프로젝트에는 종종 3D 렌더링, 비디오 편집, 가상 현실 개발과 같이 상당한 GPU 전력이 필요한 리소스 집약적 작업이 포함됩니다. GPUaaS는 팀원이 공유 GPU 리소스에 원격으로 액세스할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼을 제공하여 원활한 협업을 용이하게 합니다. 이는 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 조직이 지리적 제약 없이 글로벌 인재 풀을 활용할 수 있도록 합니다.

GPUaaS가 제공하는 유연성은 현대 인력의 변화하는 역학에 부합하여 개인과 팀이 다양한 위치에서 그래픽 집약적 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 기업이 장기적 전략으로 원격 작업을 계속 수용함에 따라 협업적이고 분산된 워크플로를 지원하는 확장 가능하고 액세스 가능한 GPU 리소스에 대한 필요성에 따라 GPUaaS에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

주요 시장 과제

보안 문제 및 데이터 개인 정보 보호 문제

글로벌 GPU as a Service(GPUaaS) 시장이 직면한 두드러진 과제 중 하나는 보안 문제와 데이터 개인 정보 보호 문제에 대한 강조가 높아지는 것입니다. 조직이 클라우드 기반 GPU 서비스로 점점 더 마이그레이션함에 따라 민감한 데이터와 워크로드를 타사 공급업체에 위임합니다. 이러한 데이터 전송은 가상화된 GPU 환경에서 무단 액세스, 데이터 침해 및 잠재적 취약성과 관련하여 상당한 우려를 제기합니다.

데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보장하는 것은 GPUaaS 공급자에게 중요한 과제가 됩니다. GPUaaS의 본질은 여러 사용자 간에 하드웨어 리소스를 공유하는 것으로, 가상 인스턴스 간에 데이터 유출 또는 무단 액세스의 위험이 있습니다. 보안 프로토콜, 암호화 조치 및 액세스 제어는 이러한 위험을 완화하고 컴퓨팅 요구 사항에 GPUaaS에 의존하는 기업 간에 신뢰를 구축하기 위해 견고하게 구현되어야 합니다.

GDPR, HIPAA 등과 같은 데이터 보호 규정을 준수하면 GPUaaS 공급자의 보안 환경이 더욱 복잡해집니다. 이러한 엄격한 규제 요구 사항을 충족하는 동시에 고성능 GPU 서비스를 제공하려면 끊임없는 경계, 정기 감사 및 진화하는 규정 준수 표준 준수가 필요한 지속적인 과제가 있습니다.

네트워크 지연 및 대역폭 제한

GPUaaS 시장이 직면한 상당한 장애물은 네트워크 지연 및 대역폭 제한의 고유한 과제입니다. GPU 집약적 워크로드, 특히 실시간 데이터 처리와 관련된 워크로드는 최종 사용자 기기와 클라우드에 호스팅된 GPU 서버 간에 고속 및 저지연 연결을 요구합니다. 조직이 원격 3D 렌더링, 가상 데스크톱 및 게임과 같은 애플리케이션에 GPUaaS에 점점 더 의존함에 따라 네트워크 지연의 영향이 중요한 성능 요인이 됩니다.

지연이 높으면 데이터 전송이 지연되어 응답 시간이 느려지고 사용자 경험이 저하되며 전반적인 시스템 성능이 저하될 수 있습니다. 이러한 문제는 비디오 스트리밍이나 협업 설계와 같은 실시간 상호 작용이 중요한 시나리오에서 특히 두드러집니다. 네트워크 지연을 극복하려면 고속 연결, 저지연 프로토콜 및 최적화된 데이터 라우팅 메커니즘을 포함한 고급 네트워킹 인프라에 상당한 투자가 필요합니다.

대역폭 제한은 GPU 리소스의 원활한 활용을 방해할 수 있으며, 특히 여러 사용자 또는 애플리케이션이 동일한 GPU 서버에 동시에 액세스할 때 그렇습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 GPUaaS 공급업체는 네트워크 인프라에 지속적으로 투자하고 업그레이드하여 최적의 사용자 경험을 위한 저지연, 고대역폭 연결을 보장해야 합니다.

비용 관리 및 리소스 할당

비용과 리소스 할당을 효과적으로 관리하는 것은 GPUaaS 공급업체와 고객 모두에게 상당한 과제입니다. 종량제 모델은 유연성을 제공하지만 GPU 사용량을 정확하게 추정하는 데 어려움을 겪을 수 있는 사용자에게는 예측할 수 없는 비용이 발생할 수 있습니다. GPU 집약적 워크로드는 리소스 요구 사항 측면에서 다를 수 있으며, 신중한 모니터링 및 관리가 없으면 사용자는 예상치 못한 비용 급증을 경험할 수 있습니다.

GPUaaS 공급업체의 경우 다양한 수요 수준을 충족하는 동시에 유휴 GPU 용량을 최소화하기 위해 리소스 할당을 최적화하는 것은 끊임없이 균형을 맞추는 작업입니다. 비효율적인 리소스 할당은 활용률 저하 또는 과도한 프로비저닝으로 이어져 서비스의 비용 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 GPU 워크로드의 동적 특성은 불필요한 비용 없이 리소스를 효율적으로 할당하고 최적의 성능을 보장하기 위해 정교한 알고리즘과 모니터링 시스템이 필요합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 GPUaaS 공급업체는 강력한 비용 관리 도구를 구현하고 투명한 가격 구조를 제공하며 사용자에게 리소스 활용에 대한 가시성을 제공해야 합니다. 반면 사용자는 GPU 사용량을 적극적으로 모니터링하고 관리하여 비용을 효과적으로 제어하고 컴퓨팅 요구 사항을 GPUaaS 도입의 재정적 영향과 일치시켜야 합니다.

주요 시장 동향

GPU as a Service와 Edge Computing의 통합

글로벌 GPU as a Service(GPUaaS) 시장을 형성하는 중요한 동향은 GPU 서비스와 Edge Computing 아키텍처의 통합입니다. Edge Computing은 중앙 집중식 클라우드 서버에만 의존하는 것이 아니라 데이터 생성 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 것을 포함합니다. 이러한 추세는 조직이 대기 시간을 줄이고 실시간 처리 기능을 향상시키고 대역폭 제약을 해결하려고 하면서 주목을 받고 있습니다.

GPUaaS 공급업체는 엣지 AI, 자율 주행차, 산업용 IoT와 같은 애플리케이션을 지원하기 위해 GPU 기능을 엣지로 확장하는 것의 중요성을 인식하고 있습니다. 조직은 엣지에 GPU 리소스를 배포함으로써 신속한 의사 결정이 필요한 애플리케이션에 대한 응답 시간을 더 빠르게 하고 대기 시간을 줄이며 성능을 개선할 수 있습니다. 이는 자율 주행차가 순식간에 의사 결정을 내리거나 정확한 제어가 필요한 제조 공정과 같이 데이터 처리 지연이 심각한 결과를 초래할 수 있는 시나리오에서 특히 중요합니다.

GPUaaS를 엣지 컴퓨팅과 통합하면 데이터 소스에 더 가까운 GPU 가속 워크로드를 효율적으로 실행하여 대량의 데이터를 중앙 집중식 클라우드 서버로 전송할 필요성을 줄일 수 있습니다. 이는 리소스 활용을 최적화할 뿐만 아니라 GPU 서비스의 확장성과 유연성을 향상시켜 분산 컴퓨팅 환경에 적합합니다.

에지 컴퓨팅이 다양한 산업에서 계속 진화하고 확장됨에 따라 에지에 GPU 서비스를 통합하는 추세는 GPUaaS 시장 환경을 재편하고 조직에 통합되고 액세스 가능한 프레임워크에서 고성능 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅의 이점을 제공할 준비가 되었습니다.

지속 가능성과 친환경 컴퓨팅에 대한 강조 증가

글로벌 GPU as a Service(GPUaaS) 시장에 영향을 미치는 주목할 만한 추세는 지속 가능성과 친환경 컴퓨팅 관행에 대한 강조가 증가하고 있다는 것입니다. 환경 문제와 데이터 센터와 관련된 탄소 발자국에 대한 인식이 커짐에 따라 GPUaaS 공급업체는 GPU 인프라의 에너지 효율성을 향상시키는 방법을 적극적으로 모색하고 있습니다.

GPUaaS 맥락에서 친환경 컴퓨팅은 하드웨어 설계, 데이터 센터 운영 및 리소스 활용을 최적화하여 에너지 소비를 최소화하고 환경 영향을 줄이는 것을 포함합니다. GPU 공급업체는 에너지 효율성을 유지하면서도 고성능을 제공하도록 설계된 NVIDIA의 Ampere 아키텍처와 같은 에너지 효율적인 GPU 아키텍처에 투자하고 있습니다. 이는 지속 가능성에 대한 글로벌 추진과 일치할 뿐만 아니라 전력 소모가 많은 GPU 하드웨어와 관련된 증가하는 운영 비용도 해결합니다.

또한 GPUaaS 공급업체는 기존 에어컨의 필요성을 줄여 데이터 센터의 에너지 효율성을 개선하는 액체 냉각과 같은 전략을 채택하고 있습니다. 액체 냉각 방식은 열을 보다 효율적으로 발산하여 GPU가 최적의 온도에서 작동하면서 데이터 센터 인프라의 전체 전력 소비를 최소화할 수 있습니다.

GPUaaS의 지속 가능성 추세는 환경적 고려 사항뿐만 아니라 환경을 의식하는 기업과 소비자의 증가하는 수요에 의해 주도되고 있습니다. 조직은 GPUaaS 공급업체를 선택할 때 컴퓨팅 리소스의 환경적 영향을 점점 더 고려하고 있으며, 이는 업계를 보다 지속 가능한 관행으로 이끌고 있습니다. 이러한 추세가 계속해서 힘을 얻으면서 GPUaaS 공급업체는 친환경 컴퓨팅 이니셔티브를 전략에 통합하여 친환경적이고 에너지 효율적인 GPUaaS 시장에 기여할 가능성이 높습니다.

세그먼트별 통찰력

배포

프라이빗 GPU 클라우드 세그먼트는 2023년에 지배적인 세그먼트로 부상했습니다. 글로벌 GPU as a Service(GPUaaS) 시장은 다양한 산업에서 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 증가함에 따라 역동적인 성장을 경험하고 있습니다. 이 시장에서 프라이빗 GPU 클라우드 세그먼트는 중요한 역할을 하며 조직에 GPU 가속 워크로드를 위한 전용 보안 환경을 제공합니다. 이 세그먼트를 분석하면 프라이빗 GPU 클라우드 서비스 도입에 영향을 미치는 주요 추세, 과제 및 동인에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

프라이빗 GPU 클라우드 서비스 도입의 주요 동인은 보안 및 데이터 기밀성에 대한 강조가 높아지고 있기 때문입니다. 금융, 의료 및 정부와 같이 민감한 데이터를 다루는 산업은 종종 전용 및 격리된 컴퓨팅 환경이 필요합니다. 프라이빗 GPU 클라우드는 보안 조치에 대한 향상된 제어를 제공하여 조직이 사용자 지정 보안 프로토콜, 암호화 및 액세스 제어를 구현하여 중요한 정보를 보호할 수 있도록 합니다.

프라이빗 GPU 클라우드 부문의 주목할 만한 추세는 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략의 채택입니다. 조직은 프라이빗 GPU 클라우드를 퍼블릭 클라우드 리소스와 통합하여 전용 인프라의 이점과 퍼블릭 클라우드의 확장성을 결합한 하이브리드 환경을 만들고 있습니다. 이러한 추세를 통해 기업은 프라이빗 클라우드 세그먼트 내에서 민감한 데이터에 대한 제어를 유지하면서도 워크로드 수요에 따라 GPU 리소스를 동적으로 확장할 수 있습니다.

지역별 통찰력

북미는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 지배적인 지역으로 부상했습니다. 북미에서 클라우드 컴퓨팅이 널리 채택되면서 GPUaaS 시장에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 지역의 기업과 연구 기관은 비용을 최적화하고, 유연성을 높이고, 운영을 간소화하기 위해 클라우드 기반 서비스로 전환하고 있습니다. 클라우드 서비스의 필수적인 부분인 GPUaaS는 이러한 추세에 맞춰 북미 조직에 하드웨어에 대한 대규모 사전 투자 없이 주문형 GPU 리소스를 제공합니다.

북미는 인공 지능(AI)과 딥 러닝 기술 채택의 글로벌 급증을 선도하고 있습니다. 의료 및 금융에서 자율 주행차 및 엔터테인먼트에 이르기까지 북미 조직은 다양한 애플리케이션에 AI를 통합하고 있습니다. GPUaaS는 GPU가 AI 및 딥 러닝 워크로드를 가속화하는 데 필수적이기 때문에 병행 성장 추세를 보이고 있습니다. 이 지역의 AI 기반 솔루션 개발에 대한 집중은 GPUaaS에 대한 수요 증가에 기여하고 있습니다.

북미에서 GPUaaS 공급업체, 클라우드 서비스 공급업체 및 산업별 업체 간의 전략적 파트너십 및 협업이 시장 성장을 주도하고 있습니다. 이러한 기업은 제휴를 통해 의료, 금융 및 연구와 같은 부문의 기업의 고유한 요구 사항을 충족하는 포괄적인 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. 협업은 또한 파트너십을 통해 견고하고 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있으므로 보안 및 규정 준수와 같은 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다.

북미는 혁신 문화, 기술 도입에 대한 강조 및 클라우드 컴퓨팅의 빠른 성장에 힘입어 GPUaaS의 주요 추진력 및 채택자로 자리 매김하고 있습니다. 이 지역의 AI 및 딥 러닝 애플리케이션 리더십은 GPUaaS 시장에서 중요한 참여자로서의 입지를 더욱 공고히 합니다.

최근 개발

• 2022년 5월, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공 지능(AI) 솔루션의 선도적 공급업체인 atNorth는 딥 러닝, HPC 및 머신 러닝 워크로드를 가속화하도록 설계된 획기적인 GPUaaS(GPU as a Service) 솔루션을 공개했습니다. atNorth의 이 혁신적인 제품은 125,000개의 A100 GPU에 해당하는 전례 없는 확장성과 지속 가능한 용량을 제공하여 계산 작업의 변화하는 요구 사항을 해결합니다. 또한 atNorth는 이러한 용량을 확장하여 향후 몇 년 안에 용량을 두 배로 늘리겠다는 야심 찬 계획을 발표했습니다. 이 전략적 움직임은 첨단 솔루션을 제공하고 고성능 컴퓨팅 및 인공 지능 분야에서 획기적인 발전을 촉진하려는 atNorth의 헌신을 강조합니다.

주요 시장 참여자

• Arm Holding PLC
• Fujitsu Limited
• Linode LLC
• Amazon Web Services, Inc.
• HCL Technologies Limited
• IBM Corporation
• Nvidia Corporation
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Oracle Corporation
• Qualcomm Technologies, Inc.