2026년 클라우드 비용의 새로운 현실
AI 워크로드는 가장 빠르게 성장하고 가장 비싼 클라우드 카테고리입니다. 63%의 조직이 현재 AI/ML 비용을 추적하고 있으며(2024년 31%에서 상승), GPU 인스턴스는 표준 컴퓨팅보다 5-10배 비쌉니다. 평균 월간 AI 지출은 $85,521에 달합니다.
2026년 GPU 비용 현황
평균 월간 AI 지출: $85,521 (전년 대비 127% 증가)
GPU 비용 비율: 전체 클라우드 비용의 40-60%
유휴 GPU 비용 낭비: 평균 35% GPU가 활용도 20% 미만으로 실행
최적화 잠재력: 적절한 FinOps 전략으로 30-50% 비용 절감 가능
실제 성공 사례: 52% 비용 절감
한 AI 스타트업은 다음 전략을 통해 GPU 지출을 월 $800K에서 $380K로 줄이고(52% 절감) 런웨이를 8개월 연장했습니다.
적용한 주요 전략
- 학습 워크로드의 90%를 Spot 인스턴스로 마이그레이션 → 70-90% 할인
- 추론 최적화: 모델 양자화 + 캐싱 → 50% 비용 절감
- GPU 타입 최적화: A100에서 L4/T4로 다운그레이드 가능한 워크로드 식별 → 60% 비용 절감
- 자동 스케일링: 유휴 시간 GPU 자동 종료 → 35% 낭비 제거
1. 학습(Training) 워크로드 최적화
Spot/Preemptible 인스턴스 활용
Spot 인스턴스는 70-90% 할인을 제공하지만 중단될 수 있습니다. 체크포인팅을 구현하면 학습 진행을 잃지 않고 활용할 수 있습니다.
import torch
import os
from datetime import datetime
class SpotInstanceTrainer:
def __init__(self, model, optimizer, checkpoint_dir='./checkpoints'):
self.model = model
self.optimizer = optimizer
self.checkpoint_dir = checkpoint_dir
self.current_epoch = 0
self.best_loss = float('inf')
# 체크포인트 디렉토리 생성
os.makedirs(checkpoint_dir, exist_ok=True)
# 이전 체크포인트 복구
self.load_latest_checkpoint()
def save_checkpoint(self, epoch, loss, is_best=False):
"""주기적 체크포인트 저장 (Spot 중단 대비)"""
checkpoint = {
'epoch': epoch,
'model_state_dict': self.model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': self.optimizer.state_dict(),
'loss': loss,
'timestamp': datetime.now().isoformat()
}
# 최신 체크포인트 저장
latest_path = os.path.join(self.checkpoint_dir, 'latest.pt')
torch.save(checkpoint, latest_path)
# 에포크별 체크포인트 (백업)
epoch_path = os.path.join(self.checkpoint_dir, f'epoch_{epoch}.pt')
torch.save(checkpoint, epoch_path)
# 최고 성능 모델 저장
if is_best:
best_path = os.path.join(self.checkpoint_dir, 'best.pt')
torch.save(checkpoint, best_path)
print(f"💾 Best model saved (loss: {loss:.4f})")
# S3에 백업 (추가 안전장치)
self.upload_to_s3(latest_path)
def load_latest_checkpoint(self):
"""Spot 인스턴스 재시작 시 자동 복구"""
latest_path = os.path.join(self.checkpoint_dir, 'latest.pt')
if os.path.exists(latest_path):
print("🔄 Recovering from checkpoint...")
checkpoint = torch.load(latest_path)
self.model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
self.optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
self.current_epoch = checkpoint['epoch']
self.best_loss = checkpoint['loss']
print(f"✅ Resumed from epoch {self.current_epoch}")
else:
print("🆕 Starting fresh training")
def train_epoch(self, train_loader):
"""매 배치마다 체크포인트 (Spot 안정성 극대화)"""
self.model.train()
total_loss = 0
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
self.optimizer.zero_grad()
output = self.model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
self.optimizer.step()
total_loss += loss.item()
# 100 배치마다 체크포인트 저장
if batch_idx % 100 == 0:
self.save_checkpoint(
epoch=self.current_epoch,
loss=total_loss / (batch_idx + 1)
)
avg_loss = total_loss / len(train_loader)
is_best = avg_loss < self.best_loss
if is_best:
self.best_loss = avg_loss
self.save_checkpoint(self.current_epoch, avg_loss, is_best)
self.current_epoch += 1
return avg_loss
def upload_to_s3(self, file_path):
"""S3에 체크포인트 백업 (리전 장애 대비)"""
import boto3
s3 = boto3.client('s3')
bucket = os.environ.get('CHECKPOINT_BUCKET')
key = f"checkpoints/{os.path.basename(file_path)}"
s3.upload_file(file_path, bucket, key)Kubernetes에서 Spot 인스턴스 자동 관리
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: gpu-training-spot
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: training
cost-optimization: spot
template:
metadata:
labels:
app: training
cost-optimization: spot
spec:
# Spot 인스턴스 우선 사용
nodeSelector:
karpenter.sh/capacity-type: spot
node.kubernetes.io/instance-type: g5.2xlarge
# Spot 중단 시 우아한 종료
terminationGracePeriodSeconds: 300
containers:
- name: trainer
image: myregistry/ml-trainer:v2.0
command: ["python", "train.py"]
args:
- --checkpoint-frequency=100
- --auto-resume=true
- --s3-backup=true
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
memory: 32Gi
requests:
nvidia.com/gpu: 1
memory: 32Gi
env:
- name: CHECKPOINT_DIR
value: /mnt/checkpoints
- name: CHECKPOINT_BUCKET
value: ml-training-checkpoints
volumeMounts:
- name: checkpoints
mountPath: /mnt/checkpoints
- name: shared-storage
mountPath: /mnt/data
# Spot 중단 핸들러
- name: spot-termination-handler
image: aws/aws-node-termination-handler:latest
env:
- name: WEBHOOK_URL
value: http://localhost:8080/shutdown
volumes:
- name: checkpoints
persistentVolumeClaim:
claimName: training-checkpoints
- name: shared-storage
persistentVolumeClaim:
claimName: training-data
---
# Karpenter NodePool for Spot GPU
apiVersion: karpenter.sh/v1beta1
kind: NodePool
metadata:
name: gpu-spot-pool
spec:
template:
spec:
requirements:
- key: karpenter.sh/capacity-type
operator: In
values: ["spot"]
- key: node.kubernetes.io/instance-type
operator: In
values: ["g5.xlarge", "g5.2xlarge", "g4dn.xlarge"]
- key: kubernetes.io/arch
operator: In
values: ["amd64"]
# Spot 중단 대응 전략
nodeClassRef:
name: gpu-spot-config
# 비용 최적화 설정
disruption:
consolidationPolicy: WhenUnderutilized
expireAfter: 720h
# 가격 제한
limits:
cpu: 1000
memory: 1000Gi
nvidia.com/gpu: 50
---
apiVersion: karpenter.k8s.aws/v1beta1
kind: EC2NodeClass
metadata:
name: gpu-spot-config
spec:
amiFamily: AL2
role: KarpenterNodeRole
subnetSelectorTerms:
- tags:
karpenter.sh/discovery: my-cluster
securityGroupSelectorTerms:
- tags:
karpenter.sh/discovery: my-cluster
# Spot 인스턴스 설정
instanceStorePolicy: RAID0
metadataOptions:
httpEndpoint: enabled
httpProtocolIPv6: disabled
httpPutResponseHopLimit: 2
httpTokens: required
# 사용자 데이터로 GPU 드라이버 자동 설치
userData: |
#!/bin/bash
# NVIDIA GPU 드라이버 설치
aws s3 cp s3://ec2-linux-nvidia-drivers/latest/NVIDIA-Linux-x86_64.run .
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64.run --silent
# Docker GPU 런타임 설정
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart dockerGPU 타입 최적화
A100이나 H100이 항상 필요한 것은 아닙니다. 워크로드에 맞는 적절한 GPU를 선택하면 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
GPU 선택 가이드
| GPU 타입 | 시간당 비용 | 적합한 용도 | 비용 대비 성능 |
|---|---|---|---|
| H100 | $32-38 | 대규모 LLM 학습, 초고속 추론 | 최고 성능, 최고 비용 |
| A100 | $24-28 | 대규모 모델 학습, FP16/FP32 워크로드 | 범용 고성능 |
| L4 | $8-10 | 추론, 비디오 처리, 중소형 학습 | 추론 최적화, 비용 효율적 |
| T4 | $3-4 | 추론, 경량 학습, 개발/테스트 | 가장 경제적 |
#!/usr/bin/env python3
"""
GPU 타입 추천 시스템
워크로드 특성을 분석하여 최적의 GPU 타입 추천
"""
def recommend_gpu(workload_profile):
"""워크로드 분석 후 최적 GPU 추천"""
# 학습 워크로드
if workload_profile['type'] == 'training':
model_size = workload_profile['model_params']
batch_size = workload_profile['batch_size']
if model_size > 70_000_000_000: # 70B+ 파라미터
return {
'gpu': 'H100',
'quantity': 8,
'reason': '대규모 LLM은 H100의 고대역폭 메모리 필요',
'monthly_cost': 182400, # $32/hr * 8 GPU * 720hr
'alternatives': []
}
elif model_size > 10_000_000_000: # 10B-70B 파라미터
return {
'gpu': 'A100',
'quantity': 4,
'reason': '중대형 모델, A100으로 충분',
'monthly_cost': 69120, # $24/hr * 4 GPU * 720hr
'alternatives': [
{
'gpu': 'L4',
'quantity': 8,
'monthly_cost': 57600, # $10/hr * 8 GPU * 720hr
'tradeoff': '학습 시간 +40%, 비용 -17%'
}
]
}
else: # < 10B 파라미터
return {
'gpu': 'L4',
'quantity': 2,
'reason': '소형 모델, L4로 경제적 학습 가능',
'monthly_cost': 14400, # $10/hr * 2 GPU * 720hr
'alternatives': []
}
# 추론 워크로드
elif workload_profile['type'] == 'inference':
qps = workload_profile['queries_per_second']
latency_req = workload_profile['latency_ms']
if latency_req < 50 and qps > 1000:
return {
'gpu': 'L4',
'quantity': 4,
'reason': '높은 처리량 + 낮은 레이턴시 요구',
'monthly_cost': 28800,
'cost_per_1m_queries': 13.33
}
elif qps < 100:
return {
'gpu': 'T4',
'quantity': 1,
'reason': '낮은 처리량, T4로 충분',
'monthly_cost': 2160,
'cost_per_1m_queries': 6.00,
'recommendation': 'Serverless GPU 고려 (사용량 기반 과금)'
}
return None
# 사용 예시
workload = {
'type': 'training',
'model_params': 7_000_000_000, # 7B 파라미터
'batch_size': 32
}
recommendation = recommend_gpu(workload)
print(f"추천 GPU: {recommendation['gpu']}")
print(f"수량: {recommendation['quantity']}")
print(f"월 예상 비용: ${recommendation['monthly_cost']:,}")
print(f"사유: {recommendation['reason']}")2. 추론(Inference) 워크로드 최적화
모델 양자화로 50% 비용 절감
모델 양자화는 정확도를 거의 유지하면서 모델 크기와 연산 비용을 절반으로 줄입니다.
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 원본 FP32 모델 (메모리: ~28GB)
model_fp32 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"meta-llama/Llama-2-7b-hf",
torch_dtype=torch.float32
)
# INT8 양자화 (메모리: ~7GB, 속도: 2x)
from transformers import BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_8bit=True,
llm_int8_threshold=6.0,
llm_int8_has_fp16_weight=False
)
model_int8 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"meta-llama/Llama-2-7b-hf",
quantization_config=quantization_config,
device_map="auto"
)
# INT4 양자화 (메모리: ~3.5GB, 속도: 3-4x)
quantization_config_4bit = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_use_double_quant=True
)
model_int4 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"meta-llama/Llama-2-7b-hf",
quantization_config=quantization_config_4bit,
device_map="auto"
)
# 성능 비교
import time
def benchmark_inference(model, prompt, num_runs=100):
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
# 워밍업
for _ in range(10):
_ = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
# 벤치마크
start = time.time()
for _ in range(num_runs):
_ = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
elapsed = time.time() - start
return elapsed / num_runs
prompt = "Explain quantum computing in simple terms:"
# 결과 예시:
# FP32: 450ms/query, GPU: A100, Cost: $24/hr
# INT8: 225ms/query, GPU: L4, Cost: $10/hr (58% 비용 절감)
# INT4: 150ms/query, GPU: T4, Cost: $4/hr (83% 비용 절감)캐싱으로 20-60% 비용 절감
import redis
import hashlib
import json
class InferenceCache:
def __init__(self, redis_host='localhost', ttl=3600):
self.redis = redis.Redis(host=redis_host, decode_responses=True)
self.ttl = ttl
self.hits = 0
self.misses = 0
def get_cache_key(self, prompt, model_params):
"""프롬프트와 파라미터로 캐시 키 생성"""
content = f"{prompt}:{json.dumps(model_params, sort_keys=True)}"
return f"inference:{hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()}"
def get(self, prompt, model_params):
"""캐시에서 결과 조회"""
key = self.get_cache_key(prompt, model_params)
result = self.redis.get(key)
if result:
self.hits += 1
return json.loads(result)
else:
self.misses += 1
return None
def set(self, prompt, model_params, result):
"""추론 결과 캐싱"""
key = self.get_cache_key(prompt, model_params)
self.redis.setex(
key,
self.ttl,
json.dumps(result)
)
def get_hit_rate(self):
"""캐시 히트율"""
total = self.hits + self.misses
if total == 0:
return 0.0
return self.hits / total
# 사용 예시
cache = InferenceCache(ttl=3600) # 1시간 TTL
def cached_inference(prompt, model, model_params):
# 캐시 확인
cached_result = cache.get(prompt, model_params)
if cached_result:
print(f"💰 Cache hit! Saved GPU time")
return cached_result
# 캐시 미스 - 실제 추론 실행
print(f"🔄 Cache miss - Running inference")
result = model.generate(prompt, **model_params)
# 결과 캐싱
cache.set(prompt, model_params, result)
return result
# 실제 효과:
# - FAQ/챗봇: 40-60% 캐시 히트율
# - 코드 생성: 20-30% 캐시 히트율
# - 번역: 50-70% 캐시 히트율배치 처리로 GPU 활용도 극대화
import asyncio
from collections import deque
import time
class BatchInferenceOptimizer:
def __init__(self, model, max_batch_size=32, max_wait_ms=50):
self.model = model
self.max_batch_size = max_batch_size
self.max_wait_ms = max_wait_ms
self.queue = deque()
self.processing = False
async def infer(self, prompt):
"""비동기 추론 요청"""
future = asyncio.Future()
self.queue.append((prompt, future))
# 배치 처리 시작
if not self.processing:
asyncio.create_task(self._process_batch())
return await future
async def _process_batch(self):
"""배치 단위로 추론 실행"""
self.processing = True
await asyncio.sleep(self.max_wait_ms / 1000)
batch = []
futures = []
# 배치 구성
while self.queue and len(batch) < self.max_batch_size:
prompt, future = self.queue.popleft()
batch.append(prompt)
futures.append(future)
if not batch:
self.processing = False
return
# 배치 추론 실행
results = self.model.batch_generate(batch)
# 결과 반환
for future, result in zip(futures, results):
future.set_result(result)
self.processing = False
# 큐에 더 있으면 계속 처리
if self.queue:
asyncio.create_task(self._process_batch())
# 성능 비교:
# 개별 요청: 100 req/sec, GPU 활용도 30%
# 배치 처리: 800 req/sec, GPU 활용도 85%
# 비용 절감: 동일 처리량에 GPU 1/8 사용3. 실시간 비용 모니터링 및 최적화
GPU 활용도 모니터링
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: gpu-monitoring-config
namespace: monitoring
data:
prometheus.yml: |
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
# NVIDIA DCGM Exporter로 GPU 메트릭 수집
- job_name: 'gpu-metrics'
kubernetes_sd_configs:
- role: pod
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_gpu_monitor]
action: keep
regex: true
# 비용 계산을 위한 메트릭
- job_name: 'cost-metrics'
static_configs:
- targets: ['cost-calculator:9090']
alerts.yml: |
groups:
- name: gpu_cost_optimization
interval: 60s
rules:
# 유휴 GPU 경고
- alert: IdleGPU
expr: |
DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL < 20
and
on(pod) kube_pod_status_phase{phase="Running"} == 1
for: 30m
labels:
severity: warning
cost_impact: high
annotations:
summary: "GPU underutilized"
description: "Pod {{ $labels.pod }} has GPU utilization < 20% for 30min"
monthly_waste: "{{ $value | multiply 24 | multiply 30 | multiply 10 }}USD"
action: "Consider downsizing or terminating"
# 고비용 GPU 장기 실행
- alert: ExpensiveGPULongRunning
expr: |
(
kube_pod_info{pod=~".*a100.*|.*h100.*"}
and
time() - kube_pod_created > 86400
)
labels:
severity: info
cost_impact: high
annotations:
summary: "Expensive GPU running > 24hrs"
description: "Pod {{ $labels.pod }} with expensive GPU running for > 24hrs"
daily_cost: "$576-912"
action: "Review if still needed"
# 비용 예산 초과
- alert: MonthlyBudgetExceeded
expr: |
sum(rate(gpu_cost_usd[30d])) > 50000
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Monthly GPU budget exceeded"
description: "Projected monthly GPU cost exceeds $50K budget"
current_spend: "{{ $value }}USD"
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: dcgm-exporter
namespace: monitoring
spec:
selector:
matchLabels:
app: dcgm-exporter
template:
metadata:
labels:
app: dcgm-exporter
gpu-monitor: "true"
spec:
nodeSelector:
nvidia.com/gpu: "true"
containers:
- name: dcgm-exporter
image: nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:latest
ports:
- containerPort: 9400
name: metrics
securityContext:
privileged: true
volumeMounts:
- name: pod-resources
mountPath: /var/lib/kubelet/pod-resources
volumes:
- name: pod-resources
hostPath:
path: /var/lib/kubelet/pod-resources자동 비용 최적화 정책
#!/usr/bin/env python3
"""
자동 GPU 비용 최적화 엔진
실시간으로 GPU 활용도를 모니터링하고 자동으로 최적화 조치 실행
"""
import prometheus_api_client
from kubernetes import client, config
import time
class GPUCostOptimizer:
def __init__(self):
self.prom = prometheus_api_client.PrometheusConnect(
url="http://prometheus:9090"
)
config.load_incluster_config()
self.v1 = client.CoreV1Api()
self.apps_v1 = client.AppsV1Api()
def get_underutilized_gpus(self, threshold=20, duration_minutes=30):
"""활용도가 낮은 GPU 식별"""
query = f'''
DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL < {threshold}
and
on(pod) kube_pod_status_phase{{phase="Running"}} == 1
'''
result = self.prom.custom_query(query)
underutilized = []
for metric in result:
pod_name = metric['metric']['pod']
namespace = metric['metric']['namespace']
utilization = float(metric['value'][1])
underutilized.append({
'pod': pod_name,
'namespace': namespace,
'utilization': utilization,
'gpu_type': self._get_gpu_type(namespace, pod_name)
})
return underutilized
def _get_gpu_type(self, namespace, pod_name):
"""Pod의 GPU 타입 확인"""
pod = self.v1.read_namespaced_pod(pod_name, namespace)
node_name = pod.spec.node_name
node = self.v1.read_node(node_name)
instance_type = node.metadata.labels.get(
'node.kubernetes.io/instance-type', ''
)
# 인스턴스 타입에서 GPU 타입 추출
if 'p4d' in instance_type or 'a100' in instance_type:
return 'A100'
elif 'p3' in instance_type or 'v100' in instance_type:
return 'V100'
elif 'g5' in instance_type:
return 'A10G'
elif 'g4dn' in instance_type:
return 'T4'
else:
return 'Unknown'
def calculate_waste(self, gpu_type, hours):
"""비용 낭비 계산"""
hourly_rates = {
'H100': 32,
'A100': 24,
'V100': 12,
'A10G': 8,
'L4': 10,
'T4': 4
}
rate = hourly_rates.get(gpu_type, 10)
return rate * hours
def optimize(self):
"""자동 최적화 실행"""
print("🔍 Scanning for optimization opportunities...")
underutilized = self.get_underutilized_gpus(
threshold=20,
duration_minutes=30
)
total_savings = 0
for gpu_pod in underutilized:
pod_name = gpu_pod['pod']
namespace = gpu_pod['namespace']
gpu_type = gpu_pod['gpu_type']
utilization = gpu_pod['utilization']
# 월간 예상 낭비
monthly_waste = self.calculate_waste(gpu_type, 24 * 30)
print(f"\n⚠️ Found underutilized GPU:")
print(f" Pod: {namespace}/{pod_name}")
print(f" GPU: {gpu_type}")
print(f" Utilization: {utilization:.1f}%")
print(f" Monthly waste: ${monthly_waste:,.2f}")
# 자동 조치
action = self._recommend_action(gpu_pod)
if action['type'] == 'downsize':
print(f" 🔧 Action: Downsize to {action['target_gpu']}")
print(f" 💰 Savings: ${action['savings']:,.2f}/month")
# self._apply_downsize(namespace, pod_name, action['target_gpu'])
total_savings += action['savings']
elif action['type'] == 'terminate':
print(f" 🛑 Action: Terminate idle pod")
print(f" 💰 Savings: ${monthly_waste:,.2f}/month")
# self._terminate_pod(namespace, pod_name)
total_savings += monthly_waste
print(f"\n💵 Total potential monthly savings: ${total_savings:,.2f}")
def _recommend_action(self, gpu_pod):
"""최적화 조치 추천"""
gpu_type = gpu_pod['gpu_type']
utilization = gpu_pod['utilization']
# 완전히 유휴 상태
if utilization < 5:
return {'type': 'terminate'}
# 저활용 - 다운그레이드 추천
if gpu_type == 'A100' and utilization < 30:
return {
'type': 'downsize',
'target_gpu': 'L4',
'savings': self.calculate_waste('A100', 720) -
self.calculate_waste('L4', 720)
}
if gpu_type == 'V100' and utilization < 30:
return {
'type': 'downsize',
'target_gpu': 'T4',
'savings': self.calculate_waste('V100', 720) -
self.calculate_waste('T4', 720)
}
return {'type': 'monitor'}
if __name__ == '__main__':
optimizer = GPUCostOptimizer()
# 1시간마다 최적화 실행
while True:
optimizer.optimize()
time.sleep(3600)4. Serverless GPU for 가변 워크로드
트래픽이 불규칙하거나 간헐적인 경우, Serverless GPU는 사용한 만큼만 지불하여 비용을 절감합니다.
# Modal.com을 사용한 Serverless GPU
import modal
stub = modal.Stub("serverless-inference")
# GPU 환경 정의
gpu_image = modal.Image.debian_slim().pip_install(
"torch", "transformers", "accelerate"
)
@stub.function(
image=gpu_image,
gpu="T4", # 필요시 A100으로 변경 가능
timeout=300,
# 유휴 시 자동 종료
container_idle_timeout=60,
# 동시 요청 처리
allow_concurrent_inputs=10
)
def generate_text(prompt: str, max_tokens: int = 100):
"""Serverless GPU 추론 함수"""
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 모델 로딩 (캐시됨)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"meta-llama/Llama-2-7b-hf",
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
# 추론 실행
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_tokens)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return result
# 로컬에서 호출
@stub.local_entrypoint()
def main():
result = generate_text.remote(
"Explain machine learning:",
max_tokens=50
)
print(result)
# 비용 비교:
# 전용 T4 GPU: $2,880/month (24/7 실행)
# Serverless GPU: $0.0006/초 × 평균 2초/요청 = $0.0012/요청
# - 10K requests/month: $12 (99.6% 절감!)
# - 100K requests/month: $120 (95.8% 절감)
# - Break-even: ~2.4M requests/month5. 비용 청구서 이해 및 최적화
Cost Per Unit of Work 추적
import pandas as pd
import numpy as np
class GPUCostAnalyzer:
def __init__(self, cost_data, usage_data):
"""
cost_data: GPU 비용 데이터프레임
usage_data: 작업량 데이터프레임 (예: 처리된 요청 수)
"""
self.cost_df = pd.DataFrame(cost_data)
self.usage_df = pd.DataFrame(usage_data)
def calculate_unit_cost(self):
"""단위 작업당 비용 계산"""
merged = pd.merge(
self.cost_df,
self.usage_df,
on=['date', 'service']
)
merged['cost_per_request'] = merged['cost_usd'] / merged['requests']
merged['cost_per_1k_tokens'] = merged['cost_usd'] / (merged['tokens'] / 1000)
return merged
def identify_inefficiencies(self, threshold_percentile=75):
"""비효율적인 리소스 식별"""
unit_costs = self.calculate_unit_cost()
# 비용이 높은 서비스
cost_threshold = unit_costs['cost_per_request'].quantile(
threshold_percentile / 100
)
inefficient = unit_costs[
unit_costs['cost_per_request'] > cost_threshold
]
return inefficient.sort_values('cost_per_request', ascending=False)
def recommend_optimizations(self):
"""최적화 권장사항 생성"""
inefficient = self.identify_inefficiencies()
recommendations = []
for _, row in inefficient.iterrows():
service = row['service']
current_cost = row['cost_per_request']
gpu_type = row['gpu_type']
rec = {
'service': service,
'current_gpu': gpu_type,
'current_cost_per_req': current_cost,
'recommendations': []
}
# GPU 다운그레이드 검토
if gpu_type == 'A100':
potential_savings = (
row['cost_usd'] -
(row['cost_usd'] * 10 / 24) # L4는 A100의 ~41%
)
rec['recommendations'].append({
'action': 'Downgrade to L4',
'monthly_savings': potential_savings,
'tradeoff': 'Latency may increase by 20-30%'
})
# 배치 처리 권장
if row['avg_batch_size'] < 8:
rec['recommendations'].append({
'action': 'Increase batch size to 16-32',
'estimated_savings': row['cost_usd'] * 0.4,
'impact': 'Throughput +3x, Cost -40%'
})
# 모델 양자화 권장
if row['model_precision'] == 'fp32':
rec['recommendations'].append({
'action': 'Apply INT8 quantization',
'estimated_savings': row['cost_usd'] * 0.5,
'impact': 'Speed 2x, Cost -50%, Accuracy -1%'
})
recommendations.append(rec)
return recommendations
# 사용 예시
cost_data = [
{'date': '2026-01', 'service': 'chatbot', 'gpu_type': 'A100',
'cost_usd': 15000, 'gpu_hours': 625},
{'date': '2026-01', 'service': 'translation', 'gpu_type': 'T4',
'cost_usd': 2400, 'gpu_hours': 600},
]
usage_data = [
{'date': '2026-01', 'service': 'chatbot', 'requests': 500000,
'tokens': 50000000, 'avg_batch_size': 4, 'model_precision': 'fp16'},
{'date': '2026-01', 'service': 'translation', 'requests': 1000000,
'tokens': 80000000, 'avg_batch_size': 16, 'model_precision': 'int8'},
]
analyzer = GPUCostAnalyzer(cost_data, usage_data)
recommendations = analyzer.recommend_optimizations()
for rec in recommendations:
print(f"\n📊 Service: {rec['service']}")
print(f" Current GPU: {rec['current_gpu']}")
print(f" Cost per request: ${rec['current_cost_per_req']:.4f}")
print(" Recommendations:")
for opt in rec['recommendations']:
print(f" - {opt['action']}")
if 'monthly_savings' in opt:
print(f" Savings: ${opt['monthly_savings']:,.2f}/month")
print(f" Impact: {opt.get('impact', opt.get('tradeoff', ''))}")결론: 지속 가능한 AI 비용 관리
GPU 시대의 FinOps는 단순히 비용을 줄이는 것이 아니라, 성능과 비용의 균형을 맞추는 것입니다. 성공적인 조직들은 다음을 실천합니다.
- 실시간 가시성: 모든 GPU 비용을 서비스/팀별로 추적
- 자동화된 최적화: 수동 개입 없이 비효율 제거
- 문화적 변화: 엔지니어가 비용을 고려한 결정
- 지속적 개선: 새로운 기술과 가격 모델 지속 평가
2026년, FinOps는 더 이상 재무팀의 전유물이 아닙니다. 개발자, 데이터 과학자, 플랫폼 엔지니어 모두가 비용 최적화에 참여하는 것이 경쟁력입니다.
Sources
- DEV Community: Cloud FinOps 2026 - Cut Costs by 30% While Accelerating Innovation
- FinOps Foundation: Driving Cost Efficiency into AI Deep Learning Pipelines
- FinOps Foundation: FinOps for AI Overview
- Amnic: The Top 7 Cloud Cost Trends of 2025 and What to Expect in 2026
- Komatsu: Maximize Cloud Investments in 2026