AI 확장의 숨은 걸림돌 ‘GPU 비용’ 해결책…데이터독 GPU 모니터링 출시

AI 기반 옵저버빌리티와 보안 플랫폼 전문 업체 데이터독(Datadog, Inc.)이 계속 증가하는 AI 비용을 확장 가능하고 효과적으로 관리하려는 기업의 핵심 과제를 해결할 방안으로 GPU 모니터링을 정식 출시했다. 데이터독 CPO 얀빙 리는 전체 컴퓨팅 비용의 14%를 차지하는 GPU 인스턴스 비용이 기업의 AI 퍼스트 기술 구축에 큰 걸림돌이 된다며, 비용 증가 추이 외에 사업 부문별 GPU 비용 배분이나 워크로드 컨텍스트 파악, 개선을 위한 명확한 실행 방안을 도출하기는 쉽지 않다고 설명했다. 이런 문제를 겪는 기업의 경우 체계적인 예산 수립과 계획이 어려워진다. 데이터독의 GPU 모니터링은 단일 솔루션으로 AI 스택 전반에 통합 가시성을 제공한다. 기업은 GPU 플릿 상태, 비용, 성능을 사용 팀과 직접 연결한 단일 뷰로 병목이 발생한 워크로드를 빠르게 파악하고 비용을 효율적으로 절감할 수 있다. 얀빙은 “리소스 비효율, 학습과 추론 워크로드 지연, 비용 증가가 발생하면 경영진의 핵심 아젠다는 AI 비용 관리”가 되지만 대다수 기업은 여전히 솔루션 시험 단계에 머물러 있고 단일 뷰로 스택 전반 상황을 파악하지 못하고 있다고 말했다. 또한, 이런 문제를 해결하고 과거 확보하기 어려웠던 효율과 안정을 전달하는 것이 GPU 모니터링이라고 소개했다. 현재 대다수 GPU 도구들은 디바이스 상태에 대한 기본 지표만 제공할 뿐, 부서간 리소스 사용 불균형으로 인한 병목 문제를 드러내거나 학습 및 추론 워크로드 실패의 원인을 설명하지 못하고, 어떤 디바이스가 유휴 상태이거나 비효율적으로 사용되고 있는지에 대한 가시성도 부족하다. 이러한 가시성 부재는 조사 속도를 늦추고, 안전한 기본값에 대한 의존으로 리소스가 과도하게 프로비저닝되면서 결국 불필요한 비용으로 이어진다. • 과도한 비용 없이 AI 확장 : 플릿 사용 패턴에 대한 가시성과 예측을 바탕으로 신규 GPU 구매와 기존 GPU 활용 여부에 대한 명확한 가이드를 제공함으로써, 플랫폼 팀은 불필요한 구매와 긴 조달 사이클을 피하고, 머신러닝 팀은 더 빠르게 용량을 확보하며, 경영진은 예측 가능한 지출을 통해 더 높은 ROI를 달성할 수 있다. • AI 제공 속도 가속화 : 중단된 워크로드를 GPU, 파드, 실행 프로세스와 직접 연계해 병목 원인을 신속히 파악하고 해결함으로써, 엔지니어는 AI 프로젝트 출시에 집중할 수 있다. • 비용이 많이 드는 장애 방지 : 비정상 GPU를 사전에 식별해 장애가 클러스터 전체로 확산되기 전에 대응함으로써 학습 및 추론 지연을 방지한다. • GPU 지출 ROI 극대화 : 팀이 GPU 활용률과 비용을 직접 관리하고, 과잉 예약되거나 활용되지 않는 GPU를 쉽게 파악할 수 있어 리소스를 회수하고 재할당함으로써 낭비되는 지출을 줄일 수 있다. 하이퍼볼릭(Hyperbolic) 제품 총괄 카이 후앙은 “데이터독 GPU 모니터링으로 멀티 테넌트 GPU 인프라를 손쉽게 관리하게 되었다. 별도의 설정 없이도 인스턴스와 디바이스별로 핵심 활용률, 메모리, 전력과 온도 지표를 즉시 확인할 수 있다”라고 말했다. 후앙은 LLM 옵저버빌리티를 더하면 도구를 전환하지 않고도 모델 레이턴시 급증에서 GPU 메트릭까지 한번에 파악하고, 고객사와 팀 모두가 더 빠르게 움직일 수 있다고 강조했다. [email protected]