H100 렌탈 단가 $1~7.5/hr 기반 AI 인프라 TCO 최적화 전략

Context

LLM 학습 및 추론 비용의 핵심인 GPU 인프라 구축 시 구매와 렌탈 사이의 Trade-off 분석 필요. Hyperscaler의 높은 비용 구조와 세대 교체(H100→H200→B200)에 따른 자산 가치 하락 리스크가 공존하는 상황.

Technical Solution

• 워크로드 특성에 따른 GPU 매칭을 통한 비용 효율 최적화 설계
• Transformer Engine 기반 H100 도입으로 A100 대비 3~5배의 Throughput 확보
• Memory-bound Inference 작업에 HBM3e 141GB를 탑재한 H200을 배치하여 메모리 대역폭 병목 해결
• Fault-tolerant 학습 및 Batch Inference 공정에 Preemptible 기반 Neo-cloud Spot Instance를 적용하여 비용 절감
• 단순 시간당 비용이 아닌 'Cost per Training Run' 및 'Cost per Million Inferences' 중심의 성능 지표 체계 구축
• 고정 지출(CapEx)과 운영 비용(OpEx)을 포함한 TCO 모델링을 통한 Buy vs Rent 의사결정 프레임워크 적용