GPU 서버 임대, NVIDIA L4와 RTX PRO 6000
시간 요금으로 비교하고 월 단위로 쓰는 GPU 클라우드 서버
- NVIDIA L4와 RTX PRO 6000
- NVMe 디스크와 전용 IPv4
- AI 추론과 렌더링용
GPU 클라우드 서버는 그래픽 처리 장치(GPU)가 붙은 서버를 데이터센터에서 빌려 AI 추론, 모델 미세 조정, 영상 처리, 렌더링 같은 병렬 계산을 맡기는 서버예요. HELPER VPS의 GPU 클라우드 서버 임대 요금은 NVIDIA L4 한 장이 시간당 $0.3304부터이고, 실제 결제는 매달 인보이스로 처리돼요.
NVIDIA L4
24GB GPU 메모리
033$/ 시간
월 약 $241
- L4 1장, 24 GB
- 8 vCPU
- 32 GB RAM
- 250 GB NVMe
- 월 5 TB 전송
NVIDIA L4 2장
48GB GPU 메모리
066$/ 시간
월 약 $482
- L4 2장, 48 GB
- 16 vCPU
- 64 GB RAM
- 500 GB NVMe
- 월 8 TB 전송
RTX PRO 6000
96GB GPU 메모리
67144$/ 월
매달 결제
- RTX PRO 6000 1장, 96 GB
- 18 vCPU
- 96 GB RAM
- 900 GB NVMe
- 월 10 TB 전송
GPU 없이 CPU 코어를 오래 쓰는 작업이라면 전용 CPU VPS
GPU 클라우드 서버는 어떤 작업에 쓰나요?
GPU는 같은 계산을 수천 개로 나눠 한꺼번에 처리하는 데 강해요. 그래서 행렬 연산이 많은 AI 작업과 픽셀 단위로 처리하는 영상 작업에서 CPU 서버와 차이가 크게 나요. GPU 서버를 빌리는 대표 용도 네 가지를 정리했어요.
AI 모델 추론과 API 서비스
학습이 끝난 언어 모델, 이미지 생성 모델, 음성 인식 모델을 서버에 올려 두고 요청이 올 때마다 답을 만들어 돌려주는 용도예요. Ollama나 직접 만든 Python 서버로 모델을 띄우고 전용 IPv4 주소로 내 앱과 연결해요.
모델 미세 조정과 실험
공개된 모델을 내 데이터로 조금 더 학습시키는 미세 조정, 하이퍼파라미터를 바꿔 가며 돌리는 실험에 알맞아요. Jupyter에서 코드를 고치며 바로 결과를 보고, PyTorch로 학습을 이어서 돌릴 수 있어요.
영상 변환과 스트리밍 처리
많은 영상을 다른 형식으로 바꾸거나 해상도를 줄이는 작업, 실시간 스트림을 받아 처리하는 작업은 GPU의 영상 처리 엔진을 쓰면 CPU 코어를 아끼면서 여러 개를 동시에 돌릴 수 있어요.
3D 렌더링과 데이터 분석
3D 장면 렌더링, 과학 계산, 대량 데이터의 병렬 분석처럼 계산을 잘게 나눌 수 있는 작업도 GPU 서버가 잘 맞아요. 결과물은 넉넉한 NVMe 디스크에 저장하고 월 전송량 안에서 내려받아요.
L4와 RTX PRO 6000, 어떤 GPU를 골라야 하나요?
세 가지 모두 같은 결제 방식과 같은 관리 화면을 써요. 가장 큰 차이는 GPU 메모리 크기예요. 올릴 모델과 데이터가 GPU 메모리 안에 들어가는지를 먼저 보고, 그다음 동시에 처리할 요청 수를 생각하면 고르기 쉬워요.
NVIDIA L4
전력 소모가 낮은 데이터센터용 GPU 한 장
추천 대상
- 작은 언어 모델과 이미지 모델의 추론
- 영상 변환과 스트리밍 처리
- 처음 GPU 서버를 써 보는 개인 프로젝트
- 낮은 시간 요금으로 비용을 맞추고 싶은 경우
NVIDIA L4 2장
GPU 두 장을 한 서버에서 함께 쓰는 구성
추천 대상
- 모델 두 개를 나눠 동시에 서비스
- GPU 두 장으로 나눠 돌리는 학습 실험
- 요청이 많은 추론 API의 처리량 확보
- CPU와 메모리도 두 배가 필요한 작업
RTX PRO 6000
96GB 메모리를 가진 큰 GPU 한 장
추천 대상
- GPU 메모리를 많이 쓰는 큰 모델
- 큰 배치로 돌리는 미세 조정
- 고해상도 3D 렌더링과 시뮬레이션
- 한 장에서 큰 작업을 끝내고 싶은 팀
GPU는 시간 단위와 월 단위 중 무엇이 좋나요?
GPU 클라우드 서버 임대를 알아보면 대부분 시간당 가격으로 비교해요. 하루 몇 시간만 켜 두는 실험이라면 시간 요금이 편하고, 서비스처럼 24시간 켜 두는 서버라면 한 달 요금이 얼마인지가 더 중요해요. 같은 GPU라도 쓰는 방식에 따라 따져 볼 숫자가 달라져요. 그래서 먼저 하루에 몇 시간을 켜 둘지 정해 보는 것이 좋아요.
HELPER VPS는 비교하기 쉽도록 L4 서버를 시간당 가격으로 보여 주고, 실제 결제는 한 달 단위로 처리해요. 시간 요금에 한 달 약 730시간을 곱한 금액이 카드 아래 월 요금이고, RTX PRO 6000은 월 요금으로 바로 보여 드려요. 시간 요금과 월 요금을 함께 보면 어느 쪽으로 비교하든 쉬워요.
월 단위 결제는 금액이 정해져 있어 예산을 세우기 쉬워요. 추론 API나 봇처럼 늘 켜 두는 서비스, 며칠씩 이어지는 학습을 돌리는 경우에는 중간에 시간을 세지 않아도 되고, 매달 결제일마다 같은 금액으로 서버가 계속 이어져요. 긴 학습도 처음부터 끝까지 이어서 돌릴 수 있어요.
GPU 서버와 일반 VPS는 무엇이 다른가요?
일반 VPS는 vCPU와 메모리, 디스크를 나눠 쓰는 서버이고 계산은 모두 CPU가 맡아요. GPU 서버는 여기에 GPU가 통째로 붙어 있어서, 행렬 곱셈처럼 같은 계산을 대량으로 반복하는 작업을 GPU에 넘기고 CPU는 데이터 준비와 요청 처리를 맡아요. 두 장치가 일을 나눠 맡는 덕분에 전체 작업이 빨리 끝나요.
GPU에는 자체 메모리가 따로 있어요. 모델의 가중치와 계산 중간값이 이 GPU 메모리에 올라가므로, 서버 메모리보다 GPU 메모리 크기가 작업 규모를 정하는 경우가 많아요. L4는 한 장에 24GB, RTX PRO 6000은 96GB예요. L4 두 장 서버는 24GB GPU 두 장을 함께 쓰므로 모델을 나눠 올리거나 작업을 둘로 나눠 돌릴 수 있어요.
웹사이트, 데이터베이스, 일반 봇은 GPU가 없어도 잘 돌아가므로 클라우드 VPS가 더 알맞아요. AI 모델을 직접 돌리거나 영상을 대량으로 처리할 때 GPU 서버를 더하고, 나머지 서비스는 저렴한 VPS에 두면 전체 비용을 낮게 유지할 수 있어요.
GPU 서버 임대 요금은 얼마인가요?
NVIDIA L4 한 장 서버가 시간당 $0.3304, 한 달 약 $241.19에 써요. L4 두 장은 시간당 $0.6608, RTX PRO 6000은 월 $671.44에 쓰고, vCPU, 메모리, NVMe 디스크, 전송량, IP 주소가 모두 이 요금 안에 들어 있어요.
GPU 메모리 기준으로 고르는 요금
24GB, 48GB, 96GB 세 단계로 나뉘어 있어 올릴 모델 크기에 맞춰 바로 고를 수 있어요. GPU가 늘어나면 CPU, 메모리, 디스크, 전송량도 함께 커져요.
사양이 모두 들어 있는 정액
카드에 적힌 요금 안에 GPU, vCPU, 메모리, NVMe 디스크, 월 전송량, 전용 IPv4와 IPv6가 모두 포함되어 있어 계산이 단순해요.
매달 결제
매달 결제일마다 한 달 요금을 결제하고 서버가 이어져요. 카드 등록이나 계약 기간 없이 필요할 때마다 결제하면 돼요.
숫자로 보는 HELPER VPS
40개 지역과 12개 운영체제, 10개 원클릭 앱을 한 계정에서 고르고 바로 결제해요. 아래 숫자는 지금 판매 목록 기준이에요.
40
데이터센터 지역
12
운영체제
10
원클릭 앱
$0.33
이 상품 시작가(월)
GPU 서버에서 바로 쓰는 AI 도구
Ubuntu 24.04와 CUDA 위에 Docker, Python, PyTorch, Ollama, Jupyter를 올려 익숙한 방식으로 작업을 시작하세요.
- Ubuntu 24.04 + CUDA
- Docker
- Python
- PyTorch
- Ollama
- Jupyter
HELPER VPS GPU 서버를 고르는 이유
GPU를 통째로 쓰는 서버
카드에 적힌 GPU 장수가 그대로 내 서버에 붙어요. GPU 메모리 전체를 내 모델과 데이터에 쓸 수 있어요.
넉넉한 NVMe 디스크
250GB부터 900GB까지 NVMe 디스크가 들어 있어 모델 파일, 데이터셋, 학습 결과를 서버 안에 바로 둘 수 있어요.
GPU에 맞춘 CPU와 메모리
L4 한 장에 8 vCPU와 32GB, RTX PRO 6000에 18 vCPU와 96GB를 붙여 데이터 준비 단계가 GPU를 기다리게 하지 않도록 했어요.
root 권한으로 자유롭게 설치
드라이버 위에 원하는 버전의 프레임워크와 라이브러리를 직접 설치하고, 서비스 실행 방식도 내가 정해요.
전용 IPv4와 IPv6
서버마다 전용 IPv4 주소 하나와 IPv6가 붙어 추론 API나 Jupyter를 내 도메인으로 바로 연결할 수 있어요.
SSH 키 로그인
공개 키를 등록해 두면 비밀번호 없이 접속해요. 지문은 ssh-keygen과 같은 방식으로 보여 줘 어떤 키인지 바로 알 수 있어요.
같은 계정으로 GPU와 VPS 함께 관리
GPU 서버와 일반 VPS를 같은 계정에서 관리해 모델 서버와 웹 서버를 나눠 두기 쉬워요.
계정 토큰 하나로 가입
계정 토큰 하나로 가입하고, 토큰을 저장해 두면 어느 기기에서든 같은 계정으로 들어와요.
API 키로 자동화
첫 결제 후 API 키를 발급받아 서버 목록 조회와 관리 작업을 코드에서 처리할 수 있어요.
GPU 서버는 어느 지역에서 쓸 수 있나요?
HELPER VPS는 아메리카, 유럽, 중동·아프리카, 아시아·태평양의 40개 도시에 서버를 둬요. GPU 서버를 주문할 때 고를 수 있는 지역이 표시되며, 사용자와 데이터가 가까운 곳을 고르면 응답이 빨라져요.
독일
네덜란드
영국
프랑스
미국 도시 7곳
캐나다
브라질
싱가포르
일본 도시 2곳
인도 도시 2곳
오스트레일리아 도시 2곳
멕시코
스페인
스웨덴
폴란드
남아프리카
대한민국
독일
네덜란드
영국
프랑스
미국 도시 7곳
캐나다
브라질
싱가포르
일본 도시 2곳
인도 도시 2곳
오스트레일리아 도시 2곳
멕시코
스페인
스웨덴
폴란드
남아프리카
대한민국
칠레
콜롬비아
이탈리아
스위스
핀란드
튀르키예
아랍에미리트
이스라엘
사우디아라비아
나이지리아
홍콩(중국 특별행정구)
대만
인도네시아
태국
GPU 서버 자주 묻는 질문
GPU 클라우드 서버 임대 요금, 결제, 사양 선택에 대한 답
GPU 서버는 시간 단위로 결제되나요?
GPU 서버는 월 요금으로 결제해요. L4 서버는 월 $241.19이며, 서버를 만들 때 이 금액을 지불하고 매달 같은 금액으로 갱신할 수 있어요. 시간당 $0.3304는 다른 서비스와 비교하기 쉽게 보여 드리는 참고용 가격이에요.
GPU 서버 한 대는 한 달에 얼마인가요?
NVIDIA L4 한 장 서버는 한 달 약 $241.19, L4 두 장 서버는 약 $482.38, RTX PRO 6000 서버는 $671.44에 써요. 이 금액 안에 GPU와 vCPU, 메모리, NVMe 디스크, 월 전송량, 전용 IPv4와 IPv6가 모두 들어 있어 따로 더해지는 사양 요금이 없어요.
L4 2장과 RTX PRO 6000은 어떻게 다른가요?
L4 2장은 24GB GPU 두 장을 한 서버에서 쓰는 구성이고, RTX PRO 6000은 96GB 메모리를 가진 GPU 한 장이에요. 모델 두 개를 나눠 서비스하거나 작업을 두 장에 나눠 돌린다면 L4 2장이, 한 장의 GPU 메모리에 큰 모델을 통째로 올려야 한다면 RTX PRO 6000이 알맞아요.
어떤 결제 수단으로 GPU 서버를 빌리나요?
GPU 서버를 주문할 때 결제 방법을 선택하고 월 요금을 지불해요. 첫 달 요금이 결제되면 서버가 만들어지고, 갱신일마다 같은 금액을 지불하여 연장할 수 있어요. 환불이 필요한 경우 계정 크레딧으로 돌려드려요.
GPU 서버 요금을 갱신하지 않으면 어떻게 되나요?
갱신일까지 요금을 지불하지 않으면 서버가 정지되고, 3일 안에 갱신하면 다시 시작할 수 있어요. 3일이 지나도 갱신하지 않으면 서버와 디스크의 데이터가 삭제되므로, 학습 결과와 모델 파일은 미리 백업해 두세요. 제어판에서 다음 갱신일을 확인할 수 있어요.
CUDA와 PyTorch는 직접 설치해야 하나요?
Ubuntu 24.04와 CUDA를 바탕으로 Docker, Python, PyTorch, Ollama, Jupyter 같은 AI 도구를 쓰는 환경을 기준으로 안내해요. root 권한이 있으므로 원하는 버전의 라이브러리를 더 설치하거나, 이미 만들어 둔 Docker 이미지를 그대로 받아 실행하는 방식도 쓸 수 있어요.
GPU를 다른 사람과 나눠 쓰나요?
카드에 적힌 GPU 장수가 그대로 내 서버에 붙어서 GPU 메모리 전체를 내 작업에 써요. L4 2장 서버라면 두 장 모두 내 서버의 GPU이고, 어떤 작업을 어느 GPU에 맡길지도 직접 정할 수 있어요. 서버 안의 CPU, 메모리, NVMe 디스크도 카드에 적힌 만큼 내 서버에 배정되어 다른 사람의 작업과 섞이지 않아요.
GPU 메모리 크기는 왜 중요한가요?
모델의 가중치와 계산 중간값이 GPU 메모리에 올라가기 때문에 GPU 메모리 크기가 다룰 수 있는 작업 규모를 정해요. 같은 모델이라도 정밀도, 배치 크기, 동시 요청 수에 따라 필요한 메모리가 달라지므로 내 설정으로 필요량을 계산한 뒤 24GB, 48GB, 96GB 중에서 고르세요.
저장 공간이 모자라면 어떻게 하나요?
각 GPU 서버에는 250GB, 500GB, 900GB NVMe 디스크가 들어 있어 모델 파일과 작업 데이터를 서버 안에 둘 수 있어요. 오래 보관할 데이터셋과 결과물은 오브젝트 스토리지에 따로 두면 GPU 서버 디스크는 지금 쓰는 파일에만 쓸 수 있어 관리가 편해요. 용량을 넉넉히 두고 싶다면 더 큰 디스크가 들어 있는 상위 구성을 고르세요.
GPU 서버를 어떻게 주문하나요?
구매하기 버튼을 눌러 계정을 만들고, GPU 서버 종류와 지역을 고른 뒤 결제 방법을 선택해 주문해요. 사양 선택이나 사용 환경에 대해 궁금한 점은 첫 결제 후 고객센터 페이지에서 바로 물어볼 수 있어요.
GPU 서버 가이드
GPU 서버를 받은 뒤 바로 따라 하면 좋은 안내 글
- 처음 로그인하기새 서버에 root로 접속하고 비밀번호를 바꾸는 순서예요. 윈도우, 맥, 리눅스에서 쓰는 SSH 명령을 함께 담았어요.
- SSH 키 만들고 등록하기ssh-keygen으로 키를 만들고 등록해 비밀번호 없이 GPU 서버에 안전하게 접속하는 방법이에요.
- 방화벽 기본 설정Jupyter나 추론 API 포트를 필요한 곳에만 열고 나머지는 닫아 두는 방화벽 설정 예시예요.
표시 가격은 미국 달러 기준이며 시간 요금은 비교용이에요. 실제 결제는 월 단위로 처리되고, 갱신일마다 같은 금액을 지불하여 서버를 연장할 수 있어요.
최소 이용 기간: 1개월 | 해지: 제어판에서 언제든 삭제 | 갱신하지 않으면: 정지 후 3일 뒤 삭제 | 삭제한 서버의 남은 기간은 환불되지 않아요. 환불은 계정 크레딧으로 처리해요.
