Massed Compute

Massed Compute AI란?

Massed Compute AI는 대규모 연산 작업을 위한 클라우드 컴퓨팅 인프라를 제공하는 서비스로, AI 학습과 머신러닝, VFX 렌더링, 고성능 컴퓨팅(HPC), 과학 시뮬레이션, 데이터 분석 등 연산 집약적 워크로드에 최적화된 GPU 및 CPU 인스턴스를 제공합니다. 베어메탈 서버와 온디맨드 컴퓨트 옵션을 함께 제공해 성능 일관성과 민첩한 확장성 사이에서 균형 있게 선택할 수 있으며, 특히 NVIDIA GPU를 비즈니스 플랫폼에 직접 연결할 수 있는 인벤토리 API를 통해 재고 확인부터 프로비저닝 자동화까지 연계가 가능합니다. 유연하고 합리적인 가격 정책을 강조해 대규모 학습처럼 장시간 구동되는 작업은 물론, 짧은 기간의 버스트성 렌더링이나 배치 처리에도 비용 효율을 제공합니다. 이러한 구성은 신속한 프로비저닝과 안정적 성능을 기반으로 인프라 운영 부담을 줄이고, 팀이 모델 개발·튜닝, 파이프라인 최적화와 같은 핵심 업무에 집중하도록 돕습니다.

Massed Compute AI의 주요 기능

• GPU/CPU 인스턴스 제공: AI·머신러닝 학습과 추론, VFX 렌더링, HPC 및 데이터 분석을 위한 고성능 컴퓨팅 자원 제공
• 베어메탈 서버: 하이퍼바이저 오버헤드 없이 일관된 성능과 커스텀 드라이버/라이브러리 구성이 가능한 전용 서버
• 온디맨드 컴퓨트: 필요할 때 빠르게 인스턴스를 확보하고 작업 완료 후 자원을 반환하는 유연한 사용 방식
• NVIDIA GPU 인벤토리 API: 비즈니스 플랫폼에 GPU 재고를 통합해 가시성 확보, 자동 프로비저닝, 과금 연계를 지원
• 다양한 워크로드 최적화: 딥러닝 학습/추론, 물리·과학 시뮬레이션, 대규모 렌더팜, 대용량 데이터 처리 등에 적합
• 비용 유연성: 사양과 사용 패턴에 맞춘 합리적 요금 설계로 단기·장기 작업 모두에서 비용 효율 추구

Massed Compute AI를 사용할 사람

대규모 연산이 필요한 AI 연구원, 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어와 MLOps 팀, VFX/애니메이션 스튜디오의 렌더링 팀, 과학·공학 분야의 연구기관 및 HPC 담당자에게 적합합니다. 또한 자체 서비스나 마켓플레이스에 NVIDIA GPU 자원을 연결하려는 SaaS/플랫폼 기업, 초기 비용을 최소화하면서 빠르게 GPU 인프라를 확장하려는 스타트업 및 SI 파트너에게도 유용합니다.

Massed Compute AI 사용 방법

1. 요구사항 정의: 모델 학습/추론, VFX 렌더링, 시뮬레이션 등 워크로드 특성과 예상 자원량을 정리합니다.
2. 계정 생성 및 결제 설정: 콘솔에 가입하고 결제 정보를 등록해 프로비저닝 준비를 완료합니다.
3. 인스턴스 유형 선택: GPU 또는 CPU 인스턴스를 선택하고, 베어메탈 서버 또는 온디맨드 컴퓨트 옵션을 결정합니다.
4. NVIDIA GPU 사양 지정: 메모리 용량, 연산 성능 등 작업에 맞는 GPU 구성을 선택합니다.
5. 환경 구성: 필요한 드라이버, CUDA/cuDNN, 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등)와 라이브러리를 설치합니다.
6. 작업 배포 및 테스트: 데이터셋 연결, 스크립트/컨테이너 배포 후 성능과 비용을 점검합니다.
7. API 통합(선택): 인벤토리 API로 재고 조회, 자동 할당/해제를 구현해 플랫폼 내에서 자원 관리를 자동화합니다.
8. 모니터링 및 최적화: 사용량을 확인하고 인스턴스 사양/개수를 조정해 성능과 비용을 최적화합니다.

Massed Compute AI의 산업별 활용 사례

AI·머신러닝 분야에서는 대규모 딥러닝 모델 학습과 하이퍼파라미터 튜닝, 추론 파이프라인 가속에 활용됩니다. 미디어·엔터테인먼트 산업은 VFX 렌더링과 애니메이션 제작에 GPU 팜을 구성해 마감 일정을 단축합니다. 연구·공학 영역에서는 유체역학, 분자동역학 등 과학 시뮬레이션과 HPC 워크로드를 베어메탈로 안정적으로 수행합니다. 데이터 분석 기업은 대용량 ETL과 배치 처리 작업을 온디맨드로 실행해 비용을 절감하며, 플랫폼 기업은 인벤토리 API를 통해 자사 콘솔에서 NVIDIA GPU 재고를 노출하고 자동 프로비저닝을 제공할 수 있습니다.

Massed Compute AI 요금제

Massed Compute AI는 유연하고 합리적인 가격 정책을 강조하며, 인스턴스 사양(GPU/CPU 구성), 선택한 옵션(베어메탈/온디맨드), 사용 시간과 재고 상황 등에 따라 요금이 달라질 수 있습니다. 온디맨드 방식은 단기·버스트성 작업에 유리하고, 베어메탈은 장시간 고정 작업에서 비용 대비 성능을 기대할 수 있습니다. 구체적인 단가, 과금 단위, 할인 및 무료 체험 제공 여부는 변동될 수 있으므로 최신 정보는 공식 안내를 확인하는 것이 좋습니다.

Massed Compute AI의 장점과 단점

Massed Compute AI 관련 자주 묻는 질문

• 어떤 워크로드에 가장 적합한가요?

  딥러닝 학습과 추론, VFX 렌더링, 고성능 컴퓨팅(HPC), 과학 시뮬레이션, 대용량 데이터 분석처럼 GPU/CPU 연산이 집중되는 작업에 적합합니다.

• 베어메탈과 온디맨드 인스턴스의 차이는 무엇인가요?

  베어메탈은 단일 테넌트 전용 물리 서버로 일관된 성능과 커스텀 환경 구성이 강점이며, 온디맨드는 필요 시 빠르게 자원을 확보·반납해 유연한 사용이 가능합니다.

• NVIDIA GPU를 우리 플랫폼에 통합하려면 어떻게 하나요?

  인벤토리 API를 이용해 GPU 재고를 조회하고, 주문·프로비저닝·해제를 자동화하도록 연동하면 자사 콘솔에서 직접 GPU 자원 제공이 가능합니다.

• 프로비저닝까지 걸리는 시간은 어느 정도인가요?

  일반적으로 신속한 프로비저닝을 지향하지만, 실제 가용성은 선택한 사양과 재고 상황에 따라 달라질 수 있습니다.

• 요금과 무료 체험은 어떻게 되나요?

  요금은 사양, 옵션, 사용 패턴에 따라 달라지며, 무료 체험 또는 크레딧 제공 여부는 변경될 수 있으므로 최신 정책은 공식 안내를 확인하세요.