NVIDIA DGX Cloud Lepton 개요

NVIDIA DGX Cloud Lepton은 2025년 5월 컴퓨텍스에서 발표된 통합 AI 플랫폼이자 글로벌 GPU 마켓플레이스입니다. 개발자들이 다양한 지역과 클라우드 제공자에 걸쳐 AI 애플리케이션을 빠르고 확장 가능하게 구축·학습·배포할 수 있도록 설계되었습니다.

핵심 특징

  • GPU 통합 플랫폼: 전 세계 수만 개 GPU 리소스를 하나의 플랫폼에서 탐색·사용 가능
  • 빠른 시작: build.nvidia.com을 통해 NIM 마이크로서비스 및 사전 구축된 워크플로우 즉시 사용
  • 유연한 배포: NVIDIA NIM, NeMo, 향후 NVCF, Blueprints 지원
  • 멀티클라우드 지원: 다양한 클라우드 간 관리/확장 간소화

플랫폼 운영 주체와 생태계 구조

NVIDIA 중심의 운영 모델

DGX Cloud Lepton의 운영 주체는 NVIDIA입니다. 파트너 클라우드 회사들이 GPU 자원을 제공하지만, 플랫폼 전체의 설계·운영·지원은 NVIDIA가 담당합니다.

역할 주체 책임 범위
플랫폼 설계·운영 NVIDIA build.nvidia.com 계정·API, GPUd 모니터링, NIM·NeMo 서비스 제공
GPU 공급 파트너 클라우드 CoreWeave, Lambda, Crusoe, AWS, Firebird 등
마켓플레이스 통합 NVIDIA 단일 콘솔·과금·SLA 관리

주요 파트너 현황

기존 파트너

  • CoreWeave, Lambda, Crusoe 등 AI 전문 클라우드

신규 참여 (2025년 6월 발표)

  • AWS, Firebird, Fluidstack
  • Mistral AI, Hugging Face 등

주요 기능과 기술적 특징

개발 및 실행 환경

Dev Pods

  • Jupyter, SSH, VS Code 기반 인터랙티브 개발 환경
  • 일관된 개발 환경 제공으로 인프라 종속성 제거

Batch Jobs

  • 대규모 비대화형 작업용 (모델 학습, 전처리 등)
  • GPU 사용량/온도 실시간 모니터링
  • 자동 스케일링 및 장애 복구

Inference Endpoints

  • 다양한 모델 서빙 가능
  • 자동 스케일링 및 고가용성 보장
  • NVCF 기반 서버리스 엔드포인트 지원

모니터링 및 관찰성

GPUd 기반 헬스체크

  • GPU 상태 지속 감시 및 장애 노드 자동 격리
  • 실시간 장애 대응 및 자동 복구 기능
  • GitHub 오픈소스 프로젝트로 커뮤니티 기여 활용

옵저버빌리티 도구

  • 로그 스트리밍, API 활동 추적
  • 사용자 단위 관리 및 작업 관찰성
  • 실시간 헬스 대시보드 제공

클라우드 인프라 회사 참여 방식

1. GPU 소비자로서 참여

클라우드 인프라 회사가 자사 서비스 확장을 위해 DGX Cloud Lepton의 GPU 리소스를 활용하는 방식입니다.

활용 방법

  • build.nvidia.com에서 워크스페이스 생성
  • 다양한 클라우드 제공자의 GPU 리소스 활용
  • 멀티클라우드 환경에서 일관된 개발 환경 제공

2. GPU 공급자로서 참여 (BYOC)

BYOC(Bring Your Own Compute) 방식으로 자체 GPU 인프라를 DGX Cloud Lepton 마켓플레이스에 연결하는 방식입니다.

기술 요구사항

  • 운영 체제: Ubuntu 22.04 LTS 이상
  • CUDA Toolkit: 버전 12.4.1 이상
  • NVIDIA 드라이버: 버전 550.144.03 또는 그 이상
  • CPU: GPU당 최소 8개의 물리적 코어
  • 메모리: GPU당 최소 256GB RAM (ECC 지원 권장)
  • 스토리지:
    • 루트: RAID-1 구성의 NVMe SSD, 최소 1TB
    • 데이터: GPU당 최소 640GB의 NVMe SSD
  • 네트워크:
    • 모든 아웃바운드 트래픽 허용
    • 각 머신에 전용 공인 IP 주소 권장
    • Dev Pod 사용 시 포트 40000~65535 개방 필요

클라우드 인프라 회사의 장단점 분석

참여 시 주요 이점

1. 글로벌 GPU 수급 문제 해결

  • 수만 개의 GPU를 단일 마켓플레이스에서 즉시 탐색·임대
  • 필요 시점·지역에 맞춰 확장해 리드타임과 CAPEX 절감
  • 리전별 최적 GPU 선택으로 데이터 주권 요구사항 충족

2. 새로운 수익 모델 창출

  • 자사 GPU 클러스터를 Lepton 마켓플레이스에 연결하여 수익화
  • 유휴 자원을 외부 고객에게 임대
  • 기존 HW 투자 활용 및 완전한 물리 인프라 통제 유지

3. 운영 효율성 향상

  • NVIDIA 생태계 (NIM·NeMo·NVCF) 통합 활용
  • 엔터프라이즈 SLA 및 GPUd 모니터링으로 운영 리스크 감소
  • 단일 API로 멀티클라우드 관리 복잡도 해소

4. 기술적 차별화

  • NVIDIA의 최신 AI 기술 스택 즉시 적용
  • 모델 학습부터 배포·서빙까지 완전 자동화
  • 일관된 개발 환경으로 개발자 경험 향상

참여 시 고려사항 및 제약

1. NVIDIA 종속성

  • 플랫폼 전체가 NVIDIA 중심으로 설계
  • NVIDIA의 정책 변경이나 가격 정책에 영향 받을 수 있음
  • 자사 브랜딩보다는 NVIDIA 브랜드가 전면에 노출

2. 기술적 요구사항

  • 엄격한 하드웨어 및 소프트웨어 요구사항 충족 필요
  • Ubuntu 22.04, CUDA 12.4+ 등 특정 버전 강제
  • 네트워크 보안 정책 변경 필요 (포트 개방 등)

3. 경쟁 구도 변화

  • 기존 GPU 클라우드 파트너들과 직접 경쟁
  • 마켓플레이스 내에서 가격 경쟁 심화 가능
  • 차별화 포인트 발굴의 어려움

4. 비용 구조 복잡성

  • 현행 GPU TCO vs Lepton 시간당 요금 구조 비교 필요
  • NVIDIA에 지불하는 수수료 구조 파악 필요
  • 수익 분배 모델의 투명성 확보

도입 전략 및 단계별 접근

1단계: Early Access 참여 및 PoC

목표: 기술적 타당성 검증 및 비용 분석
기간: 2-3개월

주요 활동:
- build.nvidia.com Early Access 신청
- 파일럿 워크스페이스 구성
- 기존 워크로드 대상 성능·비용 비교 테스트

2단계: BYOC 준비 및 인증

목표: 자사 GPU 인프라의 Lepton 연동 준비
기간: 3-6개월

주요 활동:
- 하드웨어 요구사항 충족 여부 점검
- GPUd 운영 가이드 내재화
- 네트워크·보안 정책 변경
- NVIDIA 기술 인증 절차 진행

3단계: 마켓플레이스 참여 및 수익화

목표: 본격적인 BYOC 서비스 런칭
기간: 6개월 이후

주요 활동:
- 자사 GPU 리소스 마켓플레이스 등록
- 고객 대상 DGX Cloud Lepton 서비스 출시
- 수익 모델 최적화 및 확장

비즈니스 임팩트 예상 시나리오

긍정적 시나리오

영역 현재 상태 Lepton 도입 후
GPU 확보 지연 공급난·리드타임 수 주 수분 단위 예약·할당
멀티리전 배포 각 CSP별 수작업 단일 API → 자동 배치
환경 불일치 CSP마다 드라이버·AMI 상이 일관된 Dev Pod·Batch Job 이미지
유휴 GPU 활용 내부 용도로만 사용 외부 임대로 추가 수익 창출

위험 요소 관리

기술적 위험

  • NVIDIA 생태계 종속성으로 인한 전략적 유연성 감소
  • 완화 방안: 멀티 벤더 전략 유지, 자사 기술 역량 지속 투자

경쟁적 위험

  • 마켓플레이스 내 가격 경쟁 심화
  • 완화 방안: 부가가치 서비스 개발, 고객별 맞춤 솔루션 제공

운영적 위험

  • 엄격한 기술 요구사항 충족의 운영 부담
  • 완화 방안: 전담 팀 구성, NVIDIA 기술 지원 적극 활용

결론 및 권고사항

핵심 메시지

DGX Cloud Lepton은 클라우드 인프라 회사에게 양면성을 제공합니다.

기회 측면

  • 글로벌 GPU 마켓플레이스 접근으로 수급 문제 해결
  • 자사 GPU 자산의 새로운 수익화 채널 확보
  • NVIDIA 최신 AI 기술 스택 즉시 활용 가능

도전 측면

  • NVIDIA 생태계에 대한 의존도 증가
  • 기존 GPU 클라우드 시장의 경쟁 구도 변화
  • 엄격한 기술 요구사항과 운영 복잡성

권고사항

  1. 단계적 접근 전략 채택
    • Early Access 참여로 기술적 타당성 먼저 검증
    • PoC를 통한 비용·성능 분석 후 본격 투자 결정
  2. 하이브리드 전략 고려
    • BYOC 참여와 동시에 자사 독립 GPU 서비스 병행 운영
    • 고객 니즈에 따른 선택권 제공으로 경쟁력 유지
  3. 전문성 확보
    • NVIDIA 기술 스택에 대한 전문 인력 양성
    • GPUd, NIM, NeMo 등 핵심 기술의 내재화
  4. 파트너십 전략
    • NVIDIA와의 긴밀한 협력 관계 구축
    • 공동 마케팅 및 기술 지원 기회 적극 활용

DGX Cloud Lepton은 AI 인프라 시장의 새로운 게임 체인저가 될 가능성이 높습니다. 클라우드 인프라 회사는 이 변화에 능동적으로 대응하면서도 자사의 전략적 독립성을 유지하는 균형점을 찾아야 할 것입니다.

참고 자료:

참고