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개요
NVIDIA 가상 GPU(vGPU) 소프트웨어는 물리 GPU를 다수의 가상 머신(VM)이 공유하고 사용할 수 있도록 해, 하이퍼바이저 기반 가상화 환경에서도 GPU 성능을 그대로 활용할 수 있게 해줍니다
세 가지 주요 에디션이 있으며, 목적과 기능에 따라 구분됩니다:
- vPC: 일반 사무용·사무직용 가상 데스크톱
- vApps: 애플리케이션 스트리밍(RDSH 등)
- vWS: 고사양 그래픽 및 전문 워크스테이션용
- vCS: AI 및 HPC 같은 연산 중심 워크로드용
각 제품은 라이선스 방식, 제공 기능, 지원 워크로드가 다릅니다.
vWS (RTX Virtual Workstation)
개요
- 고성능 전문 그래픽, 엔지니어링, AI 개발 워크로드에 최적화된 가상 워크스테이션
- 예: CAD, 3D 렌더링, 과학 시각화, AI 실험 등
주요 특징
- RTX 가속 기능 (레이 트레이싱, AI 가속 포함)
- 최대 8K 출력, 다중 모니터 지원 (vPC 대비 해상도 우위)
- NVIDIA L40S, A40, L4 등의 GPU 권장
- NGC 컨테이너와 GPU Operator 연동으로 AI/그래픽 워크로드 배포가 간편
아키텍처
- vGPU 매니저 + 하이퍼바이저 기반, GPU 자원을 분할하여 VM에 할당
- 각 VM은 실제 GPU와 동일한 드라이버를 사용
vCS(Virtual Compute Server)
개요
- 고성능 컴퓨팅(HPC), AI 트레이닝/추론, 데이터 과학 워크로드에 최적화
- GUI 없이 CLI 기반 혹은 API 워크로드 위주로 설계
주요 특징
- GPU 타임슬라이스 또는 공유를 통해 여러 VM이 GPU 연산 자원을 공유
- 또는 한 VM이 다수의 vGPU를 할당받아 병렬 연산 가능
- LUT처럼 vWS보다 UI 요소는 줄이고, 컴퓨팅 집중형 환경에 최적화
- 1년 GPU 단위 구독 라이선스 + 엔터프라이즈 지원 포함
기능
- 컨테이너 친화적으로 NGC 컨테이너와 GPU Operator 연동 지원
- GPU 오류 정정(ECC), 페이지 리타이어, 라이브 마이그레이션 등 고가용성 기능
설치 및 구성 방법
공통 절차
- 하이퍼바이저 설치(ESXi, KVM, Citrix, Azure 등)
- NVIDIA vGPU 매니저 & 드라이버 설치 (vGPU 매니저는 호스트에, vGPU 드라이버는 VM에)
- 원하는 vGPU 프로필 설정 (예: A-series, B-series, Q/C-series)
- 라이선스 구성: vWS 또는 vCS용 GPU 라이선스 확보
- VM에 vGPU 연결 → OS/드라이버 설치
vWS 구성
- RTX 기능 활성화를 위해 vPC/vWS 라이선스, 고해상도 설정
- 워킹 세트 용량 고려해 L40S, A40, L4 선택
vCS
- 컨테이너 중심 환경에 적합
- GPU 타임슬라이스, 단일 GPU 다중 vGPU 설정 등 유연
vWS vs vCS 비교
항목 | vWS(가상 워크스테이션) | vCS(가상 컴퓨트 서버) |
주 활용 워크 로드 | 그래픽, CAD, 렌더링, AI 개발 | AI 학습, 추론, HPC, 데이터 과학 |
UI 제공 여부 | 있음(GUI 환경) | 없음(CLI, 배치 중심) |
해상도 & 멀티 모니터 | 최대 8K, 최대 4개 모니터 | UI 없음, 디스플레이 항목 없음 |
GPU 공유 방식 | VM 간 공유(mixed/equal) | GPU 타임 슬라이스, vGPU 집약 |
라이선스 방식 | vWS 라이선스, vPC 포함 | GPU 단위 연간 구독 |
라이선스 단위 | 동시 사용자 수 (CCU) - 실제 사용중인 GPU VM 수 | GPU 단위 |
주요 GPU | L40S , A40, L4 | 대부분 Data Center GPU |
실제 사용 사례
- 디자이너 팀: 고해상도 그래픽 워크스테이션이 필요 → vWS + L40S 최적
- AI 연구팀: 다중 모델 학습/추론 병렬 처리 → vCS + GPU 타임슬라이스 구성, NGC 컨테이너 사용
- 혼합 환경 운영: 분석은 vCS에서, 그래픽은 vWS에서 분리 운영
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