GPU를 GPUnex에 연결하기

개요

GPUnex를 통해 GPU 하드웨어를 글로벌 컴퓨팅 마켓플레이스에 제공하여 수익을 올릴 수 있습니다. AI 기업, 연구원, 개발자가 머신러닝 학습, 추론, 렌더링 및 기타 컴퓨팅 집약적 워크로드를 위해 귀하의 GPU 리소스를 임대합니다. 하드웨어의 소유권은 완전히 유지하면서 GPUnex 플랫폼이 매칭, 청구 및 결제를 처리합니다.

제공자로서 USDC(Solana 기반) 또는 은행 이체를 통해 주간 또는 월간 지급금을 받습니다. 플랫폼이 고객 확보, 사용량 추적 및 결제 처리를 담당하며 — 귀하의 역할은 하드웨어를 온라인 상태로 유지하는 것입니다.

이 가이드는 초기 신청부터 첫 지급금 수령까지 모든 단계를 안내합니다.

시스템 요구사항

신청하기 전에 하드웨어가 최소 사양을 충족하는지 확인하세요. 이러한 요구사항은 플랫폼에서 GPU 컴퓨팅을 임대하는 고객에게 일관되고 고품질의 경험을 보장합니다.

지원되는 NVIDIA GPU 모델:

• NVIDIA H100 (80 GB)
• NVIDIA A100 (40 GB / 80 GB)
• NVIDIA L40S (48 GB)
• NVIDIA L4 (24 GB)
• NVIDIA RTX 4090 (24 GB)
• NVIDIA RTX A6000 (48 GB)

GPU 모델이 여기에 나열되지 않은 경우에도 신청서를 제출할 수 있습니다. GPUnex 팀이 새로운 하드웨어를 개별적으로 평가하며 지원 모델 목록을 정기적으로 확대하고 있습니다.

제공자로 신청하기

제공자 신청 절차를 통해 GPUnex가 마켓플레이스에 온보딩하기 전에 귀하의 하드웨어, 위치 및 가용성을 검토할 수 있습니다.

1. GPUnex 계정에 로그인하고 메인 내비게이션 메뉴에서 역할 페이지로 이동합니다.

2. “GPU 제공 신청”을 클릭합니다. 제공자 신청 양식이 열립니다.

3. 연락처 및 조직 세부 정보를 작성합니다:

   • 성명 — 주요 연락 담당자의 법적 이름.
   • 이메일 주소 — 팀이 신청 및 운영에 관해 연락할 수 있는 신뢰할 수 있는 이메일.
   • 회사명 (선택사항) — 사업체 또는 데이터센터를 대신하여 신청하는 경우 회사명을 입력합니다.

4. GPU 항목을 추가합니다. 제공하려는 각 GPU 또는 동일한 GPU 그룹에 대해 다음 세부 정보를 입력합니다:

   • GPU 모델 — 드롭다운 목록에서 NVIDIA 모델을 선택합니다 (예: H100, A100 80GB, L40S).
   • 수량 — 제공하는 해당 모델의 GPU 수.
   • 시스템 RAM — 이 GPU 그룹의 호스트 머신에 사용 가능한 총 RAM.
   • 인터넷 속도 — 측정된 업로드 및 다운로드 속도(Gbps).
   • 가용성 — 하드웨어가 24/7 사용 가능한지 또는 특정 일정에 따른 것인지.
   • 위치 — 하드웨어가 물리적으로 위치한 도시, 국가 또는 데이터센터 리전.

   다른 머신에 걸쳐 다른 모델이나 설정이 있는 경우 여러 GPU 항목을 추가할 수 있습니다.

5. 추가 인프라 세부 정보를 제공합니다:

   • UPS 상태 — 하드웨어가 무정전 전원 장치로 보호되는지 여부. UPS 보호는 강력히 권장되며 Enterprise 등급에서는 필수입니다.
   • 약정 기간 — 플랫폼에서 하드웨어를 사용 가능한 상태로 유지할 계획인 기간 (예: 3개월, 6개월, 12개월). 장기 약정은 마켓플레이스 가시성을 높여줍니다.
   • 유지보수 참고사항 — 예정된 유지보수 기간이나 알려진 제한사항. 예를 들어 “매월 첫째 일요일에 2시간 유지보수 계획됨.”

6. 신청서를 제출합니다. 제출 버튼을 클릭합니다. GPUnex 팀이 신청서를 검토합니다. 신청이 승인되거나 추가 정보가 필요한 경우 이메일 알림을 받게 됩니다. 검토는 일반적으로 1-3 영업일이 소요됩니다.

Docker 에이전트 설치

제공자 신청이 승인되면 머신에 GPUnex Docker 에이전트를 설치하는 지침이 포함된 이메일을 받게 됩니다. 설치 과정은 약 5분이 소요됩니다.

에이전트의 역할

GPUnex 에이전트는 호스트 머신에서 실행되는 경량 Docker 컨테이너입니다. 다음 기능을 수행합니다:

• GPU 하드웨어를 자동 감지하고 모델, VRAM, 드라이버 버전 및 CUDA 버전을 플랫폼에 보고합니다.
• 워크로드 격리를 관리하여 고객 작업이 할당된 GPU 리소스에만 접근할 수 있는 완전히 격리된 컨테이너에서 실행됩니다. 에이전트는 호스트 파일시스템, 개인 데이터 또는 플랫폼에 지정한 GPU 이외의 시스템 리소스에 접근할 수 없습니다.
• 통신을 처리하여 머신과 GPUnex 오케스트레이션 계층 사이의 작업 스케줄링, 상태 확인 및 텔레메트리 보고를 포함합니다.

설치 단계

1. Docker가 설치되어 실행 중인지 확인합니다. Docker가 아직 설치되지 않은 경우 해당 Linux 배포판의 공식 Docker 설치 가이드를 따르세요.

2. NVIDIA Container Toolkit이 설치되어 있는지 확인합니다. Docker 컨테이너가 NVIDIA GPU에 접근하기 위해 필요합니다. 다음을 실행하여 확인합니다:

   nvidia-smi
   docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

   두 명령 모두 오류 없이 GPU 정보를 표시해야 합니다.

3. GPUnex 에이전트 설치 프로그램을 실행합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행합니다:

   curl -fsSL https://get.gpunex.com/agent | bash

   설치 프로그램이 최신 에이전트 이미지를 가져오고, 시스템에 맞게 구성하고, 에이전트를 백그라운드 서비스로 시작합니다. 설치 중에 GPUnex 제공자 자격 증명(승인 이메일에 제공된 API 키 또는 토큰)을 입력하라는 메시지가 표시됩니다.

4. 에이전트가 실행 중인지 확인합니다. 설치 후 에이전트가 활성 상태인지 확인합니다:

   docker ps | grep gpunex-agent

   “Up” 상태의 gpunex-agent 컨테이너가 표시되어야 합니다.

5. 제공자 대시보드를 확인합니다. GPUnex에 로그인하고 제공자 대시보드로 이동합니다. 에이전트 시작 후 몇 분 이내에 머신과 GPU가 “온라인”으로 표시되어야 합니다.

자동 벤치마크

에이전트가 설치되고 연결되면 플랫폼이 GPU에서 자동으로 벤치마크 시퀀스를 시작합니다. 이 과정은 완전히 자동화되어 있으며 귀하의 조치가 필요하지 않습니다.

벤치마크 테스트 내용

• 컴퓨팅 처리량 — FP16, FP32 및 텐서 코어 연산에 걸쳐 초당 부동 소수점 연산(FLOPS)을 측정합니다.
• 메모리 대역폭 — GPU 메모리 읽기 및 쓰기 속도를 테스트하여 VRAM이 사양대로 작동하는지 확인합니다.
• 네트워크 지연 시간 및 처리량 — 플랫폼과 머신 간의 데이터 전송에 필요한 최소 요구사항을 충족하는지 확인합니다.
• 스토리지 I/O — SSD 읽기 및 쓰기 속도를 확인하여 스토리지 서브시스템이 GPU 활용을 저해하지 않고 데이터셋 로딩을 처리할 수 있는지 확인합니다.

벤치마크 결과

결과는 제공자 대시보드의 벤치마크 탭에 표시됩니다. 각 GPU는 마켓플레이스를 탐색하는 잠재 고객에게 표시되는 성능 점수를 받습니다. GPU가 최소 품질 임계값 이하로 떨어지면 문제가 해결될 때까지 자동으로 마켓플레이스에서 제외됩니다. 이 경우 주의가 필요한 사항에 대한 안내와 함께 알림을 받게 됩니다.

벤치마크는 지속적인 품질을 보장하기 위해 주기적으로 재실행됩니다.

가격 설정

제공자로서 GPU 리소스에 대한 요금을 완전히 제어할 수 있습니다.

1. 제공자 대시보드로 이동하고 가격 탭을 엽니다.

2. 시간당 요금을 설정합니다. 제공하는 각 GPU 모델에 대해 시간당 요금을 설정합니다. 요금은 GPU당 시간당 USDC로 표시됩니다. 언제든지 이 요금을 조정할 수 있습니다.

3. 가용성 일정을 설정합니다. 하드웨어가 24/7 사용 가능하지 않은 경우 GPU가 마켓플레이스에 나열되어야 하는 시간과 요일을 정의합니다. 이 기간 외에는 GPU가 자동으로 고객에게 숨겨집니다.

4. 플랫폼 가격 권장사항을 검토합니다. GPUnex 플랫폼은 해당 리전에서 귀하의 GPU 모델에 대한 현재 수요와 공급을 기반으로 시장 기반 가격 제안을 제공합니다. 이 권장사항을 따를 필요는 없지만 경쟁력 있는 가격 설정은 GPU가 임대될 가능성을 높입니다.

5. 가시성 영향을 이해합니다. 높은 가동 시간과 경쟁력 있는 가격은 마켓플레이스 검색 결과에서 더 나은 위치를 차지하게 합니다. 일관된 가용성과 공정한 가격을 가진 제공자는 더 많은 임대 요청을 받습니다.

Enterprise vs Community 등급

GPUnex는 다양한 인프라 설정에 맞추기 위해 두 가지 제공자 등급을 지원합니다.

Enterprise 등급은 전문 데이터센터 운영자 및 호스팅 회사를 위해 설계되었습니다. 더 엄격한 요구사항이 있지만 프리미엄 마켓플레이스 배치와 엔터프라이즈 고객 계약에 대한 접근을 제공합니다.

Community 등급은 개인 제공자, 소규모 사업체, 가정 또는 사무실 설정을 환영합니다. 요구사항이 더 유연하며 제공자가 자체 일정에 따라 하드웨어를 제공할 수 있습니다. Community 제공자도 전체 마켓플레이스 가시성과 경쟁력 있는 수익을 누릴 수 있습니다.

등급은 제공하는 인프라 세부 정보를 기반으로 신청 검토 과정에서 결정됩니다.

수익

제공자는 하드웨어에서 생성된 임대 수익의 대부분을 보유합니다. GPUnex 플랫폼은 결제 처리, 고객 지원 및 인프라 비용을 포함하는 경쟁력 있는 플랫폼 수수료를 적용합니다.

지급 일정 및 방법

• 주간 지급 — 최소 임계값을 충족한 제공자에게 제공됩니다. 지급은 매주 월요일에 처리됩니다.
• 월간 지급 — 매월 첫 영업일에 처리됩니다.
• Solana 기반 USDC — 연결된 Solana 지갑 주소로 직접 전송됩니다.
• 은행 이체 — 지원 지역에서 사용 가능합니다. 제공자 대시보드의 지급 탭에서 은행 세부 정보를 구성합니다.

수익 추적

제공자 대시보드에는 다음을 보여주는 실시간 수익 추적기가 포함됩니다:

• 현재 기간 (주간 또는 월간)의 총 수익.
• GPU별 수익 개별 GPU 및 모델별로 분류.
• 과거 수익 필터링 가능한 날짜 범위 포함.
• 대기 중인 지급금 및 거래 세부 정보가 포함된 지급 이력.

수익에 영향을 미치는 요인

수익은 여러 요인에 따라 달라집니다:

• GPU 모델 — H100 및 A100과 같은 고급 모델은 더 높은 시간당 요금을 받습니다.
• 가용성 — 더 일관되게 온라인 상태이고 사용 가능한 GPU가 더 많은 임대 시간을 생성합니다.
• 시장 수요 — GPU 컴퓨팅 수요는 AI 산업 활동에 따라 변동합니다. 피크 학습 시즌에는 요금과 활용률이 증가하는 경향이 있습니다.
• 가격 전략 — 동일한 GPU 모델을 가진 다른 제공자 대비 경쟁력 있는 가격 설정은 활용률을 높입니다.

신뢰성 점수

GPUnex의 모든 제공자는 마켓플레이스 가시성과 임대 요청 양에 직접적으로 영향을 미치는 신뢰성 점수를 받습니다.

점수 계산 방식

신뢰성 점수는 세 가지 주요 지표를 기반으로 합니다:

1. 가동 시간 추적 — 명시된 가용성 일정 대비 GPU가 온라인 상태이고 사용 가능한 시간의 비율. 예기치 않은 다운타임은 점수를 낮춥니다.

2. 작업 완료율 — 제공자 측 문제(하드웨어 장애, 네트워크 중단 또는 예기치 않은 종료)로 인한 중단 없이 완료된 고객 작업의 비율.

3. 벤치마크 일관성 — GPU가 초기 및 주기적 벤치마크에서 측정된 수준에서 계속 작동하는지 여부. 성능 저하(예: 열 스로틀링으로 인한)는 점수를 낮출 수 있습니다.

중요한 이유

• 높은 점수 = 높은 마켓플레이스 가시성. 강력한 신뢰성 점수를 가진 제공자는 고객이 사용 가능한 GPU를 탐색할 때 검색 결과에서 더 높게 표시됩니다.
• 높은 점수 = 더 많은 작업. 고객과 자동 작업 스케줄러는 검증된 신뢰성 실적을 가진 제공자를 선호합니다.
• 점수 회복. 일시적인 문제로 점수가 하락한 경우 일관된 가동 시간과 성공적인 작업 완료를 보여줌에 따라 시간이 지남에 따라 회복됩니다. 점수는 롤링 윈도우를 사용하므로 최근 성능이 오래된 이벤트보다 더 큰 비중을 차지합니다.

제공자 대시보드의 성능 탭에서 현재 신뢰성 점수와 구성 지표를 확인할 수 있습니다.