Azure Container Apps는 서버리스 GPU 가속을 지원하여 컨테이너화된 환경에서 컴퓨팅 집약적인 기계 학습 및 AI 워크로드를 지원합니다. 이 기능을 사용하면 Container Apps를 정의하는 서버리스 모델에 따라 기본 인프라를 관리하지 않고도 GPU 하드웨어를 사용할 수 있습니다.
이 문서에서는 Azure Container Apps에서 사용할 수 있는 Nvidia T4 및 A100 GPU 옵션을 비교합니다. 성능, 비용 효율성 및 워크로드 요구 사항에 맞게 컨테이너화된 애플리케이션을 최적화할 때 이러한 GPU 유형 간의 기술적 차이를 이해하는 것이 중요합니다.
주요 차이점
T4와 A100 GPU 형식 간의 기본적인 차이점은 각 형식에 사용할 수 있는 컴퓨팅 리소스의 양을 포함합니다.
| GPU 유형 | 설명 |
|---|---|
| T4 | 유추 워크로드 및 일반 AI 애플리케이션에 이상적인 비용 효율적인 가속을 제공합니다. |
| A100 | 최대 계산 성능이 필요한 까다로운 워크로드에 대한 성능 이점을 제공합니다. 확장된 메모리 용량을 사용하면 큰 언어 모델, 복잡한 컴퓨터 비전 애플리케이션 또는 T4의 제한된 메모리에 맞지 않는 과학적 시뮬레이션을 사용할 수 있습니다. |
다음 표에서는 Azure Container Apps에서 사용할 수 있는 NVIDIA T4와 NVIDIA A100 GPU 간의 기술 사양을 비교합니다. 이러한 사양은 각 GPU 유형에 대한 주요 하드웨어 차이점, 성능 기능 및 최적의 사용 사례를 강조합니다.
| 규격 | NVIDIA T4 | NVIDIA A100 |
|---|---|---|
| GPU 메모리 | 16GB VRAM | 80GB HBM2/HBM2e |
| 아키텍처 | 튜링 | 암페어 |
| 유추 성능 | 더 작은 모델에 대한 비용 효율적 | 특히 대형 모델의 경우 훨씬 더 높습니다. |
| 최적 모델 크기 | 소형 모델(<10GB) | 중대형 모델(>10GB) |
| 최상의 사용 사례 | 비용 효율적인 유추, 일반 AI 애플리케이션 | 학습 워크로드, 대형 모델, 복잡한 컴퓨터 비전, 과학 시뮬레이션 |
GPU 유형 선택
T4 및 A100 GPU 중에서 선택하려면 몇 가지 주요 요소를 신중하게 고려해야 합니다. 기본 워크로드 유형은 초기 결정을 안내해야 합니다. 유추 중심 워크로드의 경우, 특히 더 작은 모델의 경우 T4는 종종 더 매력적인 가격대에서 충분한 성능을 제공합니다. 학습 집약적인 워크로드 또는 대형 모델을 사용한 유추의 경우 A100의 우수한 성능은 더 중요하고 종종 필요합니다.
모델 크기와 복잡성은 또 다른 중요한 의사 결정 요소를 나타냅니다. 작은 모델(5GB 미만)의 경우 T4의 16GB 메모리가 일반적으로 적절합니다. 중간 크기 모델(5-15GB)의 경우 두 GPU 유형에 대한 테스트를 통해 상황에 대한 최적의 비용 및 성능을 결정하는 것이 좋습니다. 대형 모델(15GB 이상)에는 A100의 확장된 메모리 용량 및 대역폭이 필요한 경우가 많습니다.
성능 요구 사항을 신중하게 평가합니다. 기준 가속 요구 사항의 경우 T4는 성능과 비용의 적절한 균형을 제공합니다. 까다로운 애플리케이션에서 성능을 극대화하기 위해 A100은 특히 대규모 AI 및 고성능 컴퓨팅 워크로드에 뛰어난 결과를 제공합니다. 대기 시간에 민감한 애플리케이션은 A100의 높은 컴퓨팅 기능과 메모리 대역폭을 통해 처리 시간을 단축할 수 있습니다.
T4 GPU 사용을 시작한 다음 나중에 A100으로 이동하기로 결정한 경우 할당량 용량 조정을 요청합니다.
GPU 형식 간의 차이점
선택하는 GPU 유형은 주로 애플리케이션의 용도에 따라 달라집니다. 다음 섹션에서는 유추, 학습 및 혼합 워크로드의 컨텍스트에서 각 GPU 유형의 강점을 살펴봅니다.
추론 워크로드
유추 워크로드의 경우 T4와 A100 중에서 선택하는 것은 모델 크기, 성능 요구 사항 및 배포 규모를 비롯한 여러 요인에 따라 달라집니다.
T4는 특히 더 작은 모델을 배포할 때 가장 비용 효율적인 유추 가속을 제공합니다. 그러나 A100은 특히 T4 GPU보다 더 빠르게 수행할 수 있는 대형 모델의 경우 유추 성능이 상당히 높습니다.
크기를 조정하려는 경우 T4는 더 나은 비용 성능 비율을 제공하는 반면, A100은 최대 성능이 필요한 시나리오에서 뛰어난 성능을 제공합니다. A100 형식은 대형 모델에 특별히 적합합니다.
학습 워크로드
AI 학습 워크로드의 경우 이러한 GPU 간의 차이가 더욱 두드러집니다. T4는 작은 모델 학습을 처리할 수 있지만 최신 딥 러닝 학습에 상당한 제한에 직면해 있습니다.
A100은 학습 워크로드에서 압도적으로 우수하여 T4에 비해 대형 모델에 대해 최대 20배 더 나은 성능을 제공합니다. 상당히 큰 메모리 용량(40GB 또는 80GB)을 사용하면 많은 경우 복잡한 모델 병렬 처리 기술 없이도 더 큰 모델을 학습할 수 있습니다. 또한 A100의 높은 메모리 대역폭은 학습 중에 데이터 로드를 크게 가속화하여 전체 학습 시간을 줄입니다.
특별 고려 사항
GPU 유형을 선택할 때는 다음과 같은 예외가 발생합니다.
성장 계획: 작은 모델로 시작하려는 경우에도 더 많은 리소스가 필요하게 될 것으로 예상되는 경우 초기 비용이 높음에도 불구하고 A100부터 시작하는 것이 좋습니다. 설정의 연속성은 성장함에 따라 발생하는 추가 비용의 가치가 있음을 증명할 수 있습니다. 이와 같은 미래 교정은 모델 복잡성이 시간이 지남에 따라 증가하는 경향이 있는 연구 조직 및 AI 중심 회사에 중요합니다.
하이브리드 배포: T4 및 A100 워크로드 프로필을 모두 사용하면 작업을 가장 비용 효율적인 대상으로 분할하는 데 도움이 될 수 있습니다. T4 GPU에 유추 워크로드를 배포하는 동안 학습 및 개발에 A100 GPU를 사용하도록 결정할 수 있습니다.