Render와 Akash Network 중 어떤 분산 컴퓨팅 모델이 귀사의 워크로드에 더 적합할까요?

가장 중요한 차이점은 워크로드 적합성입니다. Render Network는 3D 렌더링, 시각 효과, 공간 콘텐츠 및 통합 생성 미디어를 위한 크리에이터 중심의 GPU 파이프라인을 원할 때 가장 강력한 성능을 발휘하는 반면, Akash Network는 컨테이너를 배포하고 경쟁 업체로부터 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워킹 및 GPU를 임대하는 일반적인 분산형 클라우드 마켓플레이스에 더 가깝습니다.

즉, "렌더링이냐 아카시냐?"라는 질문에 한 단어로 명확하게 답할 수 있는 답은 없다는 뜻입니다. 옥테인, 레드시프트, 블렌더 사이클을 사용한 렌더링 작업을 마무리하려는 스튜디오와 추론 API, 데이터베이스 기반 애플리케이션, 또는 사용자 지정 CUDA 컨테이너를 온라인 상태로 유지하려는 개발자는 서로 다른 문제를 안고 있습니다. 최적의 네트워크는 작업에 맞는 운영 모델을 가진 네트워크입니다.

Render와 Akash를 한 표로 비교

결과물이 창작물 자체인 경우 렌더링을 선택하세요.

Render Network는 고성능 GPU 렌더링을 중심으로 구축되었습니다. 현재 공식 웹사이트에서는 OctaneRender, Redshift, Blender Cycles와 같은 GPU 렌더링 엔진과 AI 기반 이미지 생성 도구를 중심으로 서비스를 소개하고 있습니다. 또한 Blender, Cinema 4D, Houdini, Maya, 3ds Max, Unity, Unreal Engine 등 주요 디지털 콘텐츠 제작 소프트웨어와의 통합 기능도 제공합니다. Render Network 공식 웹사이트 와 공식 통합 페이지를 참조하세요 .

이러한 전문성은 중요합니다. 크리에이터는 단순히 GPU를 임대하는 것이 아닙니다. 워크플로는 장면 준비, 작업 제출, 비용 산정, 렌더링 및 결과물 검색을 포함합니다. Octane 워크플로의 경우, Render 문서에 따르면 장면을 ORBX 형식으로 패키징하여 네트워크로 전송할 수 있습니다. 또한 Render는 최소 VRAM 및 최대 GPU와 같은 제어 기능을 제공하여 복잡한 장면에 적합한 노드를 매칭할 수 있도록 지원합니다. 공식 장면 준비 문서 와 고급 작업 매개변수 가이드에서 이러한 모델을 자세히 설명합니다.

구체적인 렌더링 예시

모션 디자인 스튜디오에서 2,000프레임으로 구성된 Cinema 4D 시퀀스를 만들었다고 가정해 보겠습니다. 이 시퀀스는 Redshift에서는 정상적으로 렌더링되지만 로컬 워크스테이션에서는 렌더링 시간이 너무 오래 걸립니다. 스튜디오는 영구 웹 서버를 운영하거나 Kubernetes를 관리할 필요가 없습니다. 필요한 것은 완성된 프레임입니다. Render는 이러한 요구 사항에 자연스럽게 부합합니다. 왜냐하면 이 작업은 클라우드 배포가 아닌 렌더링 작업으로 처리될 수 있기 때문입니다.

실질적인 품질 테스트는 간단합니다. 지원되는 워크플로우에서 장면을 준비하고, 성공적으로 배포하고, 예상되는 프레임을 생성하면서 허용 가능한 시간과 비용으로 완료할 수 있습니까? 그렇다면 특화된 파이프라인은 이점이 됩니다. 스튜디오에서 렌더링 작업 주변에서 관련 없는 장시간 실행되는 서비스를 실행하려고 한다면, 보다 범용적인 컴퓨팅 플랫폼을 검토해 봐야 할 신호입니다.

렌더링 파이프라인보다는 인프라가 필요할 때 Akash를 선택하세요.

Akash는 다른 접근 방식을 취합니다. 공식 문서에 따르면 Akash는 컴퓨팅 자원이 필요한 테넌트와 인프라를 운영하는 공급자를 연결하는 분산형 마켓플레이스를 제공합니다. 배포 과정에서 서비스와 필요한 리소스가 지정되고, 주문이 생성되면 공급자가 입찰가를 제출합니다. 테넌트는 입찰가 중 하나를 선택하고, 애플리케이션은 임대 계약에 따라 실행됩니다. Akash 배포 수명 주기 문서를 참조하십시오 .

배포 정의는 렌더링 큐보다는 클라우드 인프라에 훨씬 가깝습니다. Akash의 스택 정의 언어(SDL)를 사용하면 테넌트는 컨테이너 이미지, CPU, 메모리, 스토리지, 노출 포트 및 GPU 요구 사항을 설명할 수 있습니다. 공급자는 CPU 및 GPU 컴퓨팅, 영구 또는 임시 스토리지, 네트워크 연결 및 선택적 IP 임대를 제공할 수 있습니다. 공급자 및 임대 관련 문서에는 이러한 리소스와 계약이 어떻게 작동하는지 설명되어 있습니다.

아카쉬의 구체적인 사례

한 개발자가 이미지 생성 API를 Docker로 패키징했다고 가정해 보겠습니다. 이 서비스는 NVIDIA GPU, 16GB 이상의 GPU 메모리, 여러 개의 CPU 코어, RAM, 영구 저장소 및 공개 엔드포인트를 필요로 합니다. 개발자는 배치 작업이 완료된 후에도 서비스가 사라지지 않고 계속 온라인 상태를 유지하기를 원합니다.

이는 구조적으로 아카시(Akash) 방식의 문제입니다. 개발자는 GPU 배포를 요청하고, 호환되는 공급자 입찰을 선택하고, 컨테이너를 실행한 후 임대 기간이 유효한 동안 비용을 지불할 수 있습니다. 아카시의 최신 GPU 문서에는 AI 학습, 추론, 렌더링 및 과학 워크로드에 대한 내용이 명시적으로 포함되어 있으며, 모델별 GPU 요청 및 멀티 GPU 구성에 대한 내용도 다룹니다. 공식 GPU 배포 가이드를 참조하세요 .

그렇다면 AI는 어떨까요? 두 네트워크는 점점 더 겹치고 있습니다.

인공지능을 둘러싼 비교는 더 이상 이분법적이지 않습니다. Render는 더 이상 전통적인 프레임 렌더링에만 국한되지 않습니다. 현재 플랫폼에는 생성형 이미지 도구가 포함되어 있으며, Compute Client 프로젝트는 타사 머신러닝 학습, 추론, 미세 조정 및 생성형 AI 애플리케이션을 지원하는 것을 목표로 합니다. Render는 Compute Client 페이지 에서 이러한 확장 내용을 설명하고 있습니다 .

Render의 기술 자료에서는 Houdini, Python 및 지원 애플리케이션과 같은 도구를 Render 워크플로와 함께 실행하기 위한 범용 도커 기반 컴퓨팅 네트워크인 Dispersed에 대해서도 설명합니다. 중요한 점은 문서에서 Dispersed와 Render Network 자체를 구분한다는 것입니다. Dispersed는 일반적인 컨테이너 기반 컴퓨팅을 실행하는 반면, Render는 특수 분산 GPU 렌더링을 처리합니다. Dispersed에 대한 자세한 내용은 Render 기술 자료의 설명을 참조하십시오 .

한편, Akash는 AI를 사용자 경험의 중심이 아닌 인프라 워크로드의 한 범주로 취급합니다. Akash의 GPU 문서에는 LLM 학습 및 추론, 이미지 생성, 비디오 처리 및 멀티 GPU 구성이 포함됩니다. 또한, GPU 노드 간 고속 통신이 필요한 분산 워크로드에 중요한 InfiniBand 또는 RoCE를 사용한 GPU 인터커넥트 지원에 대한 문서도 제공합니다.

따라서 유용한 구분은 "Render는 그래픽을 담당하고 Akash는 AI를 담당한다"가 아닙니다. 둘 다 AI를 다룰 수 있습니다. 더 중요한 질문은 AI 워크로드가 콘텐츠 제작 파이프라인에 내장되어 있는지 아니면 맞춤형 클라우드 애플리케이션처럼 동작하는지입니다.

어느 정도의 제어 권한이 필요하신가요?

Render는 지원되는 렌더링 워크플로 내에서 작업할 때 인프라를 의도적으로 더 추상화합니다. 이는 매우 유용할 수 있습니다. 아티스트는 일반적으로 호환성, VRAM, 프레임, 샘플, 출력 형식 및 완료 시간에 관심이 있지, 어떤 프로바이더가 Kubernetes 파드를 실행하는지에는 관심이 없습니다.

Akash는 더 다양한 인프라 선택지를 제공합니다. 사용자는 리소스를 설명하고, 공급업체의 견적을 받아 임대 계약을 선택할 수 있습니다. 이러한 유연성은 위치, 공급업체 평판, 가동 시간, 리소스 조합 또는 가격이 애플리케이션에 중요한 요소일 때 유용합니다. 또한, 이는 테넌트가 운영에 대한 더 큰 책임을 갖게 된다는 것을 의미합니다.

Akash의 문서에 따르면 공급업체들은 가격, 성능, 안정성, 위치 및 기능을 기준으로 경쟁합니다. Akash의 API는 공급업체 및 GPU 가용성 데이터를 제공하므로 개발자는 현재 제공되는 GPU 모델과 재고 여부를 확인할 수 있습니다. 하지만 가용성은 변동될 수 있으므로, 특정 공급업체가 오늘 목록에 올린 모델이 항상 사용 가능한 것은 아닙니다. GPU 가용성 가이드를 참조하십시오 .

가격 책정: 명목상의 요금이 아닌, 최종 작업량을 비교하십시오.

제품이 동일하지 않기 때문에 직접적인 가격 비교는 오용될 수 있습니다. 렌더링 가격은 지원되는 작업에 맞춰 관리되는 크리에이티브 컴퓨팅 환경을 제공합니다. 공식 웹사이트에서는 최소 지출액이나 선불 약정 없이 온디맨드 방식으로 가격을 책정한다고 설명합니다. Akash는 공급자, 지역, 리소스 및 수요에 따라 입찰가가 달라질 수 있는 시장 중심의 공급자 모델을 사용합니다.

Akash의 관리형 콘솔을 통해 사용자는 달러화로 크레딧을 추가할 수 있으며, 이 크레딧은 백그라운드에서 네트워크의 ACT 컴퓨팅 크레딧으로 변환됩니다. 지갑 기반 배포는 네트워크의 에스크로 및 임대 모델을 사용합니다. 현재 자세한 내용은 자금 조달 방식 문서 에서 확인할 수 있습니다 .

따라서 공정한 비교를 위해서는 동일한 유용한 결과를 얻는 데 드는 총비용을 기준으로 해야 합니다 . 렌더링의 경우, 요구되는 품질로 목표 프레임을 생성하는 데 드는 비용을 측정하십시오. 추론 서비스의 경우, 요구되는 처리량과 지연 시간으로 서비스를 계속 사용할 수 있도록 유지하는 데 드는 비용을 측정하십시오. 렌더링 작업 견적을 Akash GPU 시간당 견적과 비교하여 어느 쪽이 자동으로 더 저렴하다고 결론짓지 마십시오. 이는 워크플로 오버헤드, 활용률, 스토리지, 네트워킹 및 유휴 시간을 무시하는 것입니다.

신뢰성과 고장 모드는 서로 다릅니다.

렌더링 워크로드는 본질적으로 분할 가능합니다. 노드에 오류가 발생하더라도 프레임이나 타일을 재분배할 수 있는 경우가 많습니다. Render의 네트워크 설계 및 작업 도구는 이러한 병렬적인 크리에이티브 워크로드를 중심으로 구축되었습니다.

장시간 실행되는 애플리케이션은 다양한 장애 발생 가능성을 내포하고 있습니다. Akash에서 애플리케이션은 선택한 공급자와 임대에 따라 달라집니다. 테넌트는 공급자의 가동 시간, 영구 저장 요구 사항, 네트워킹 및 워크로드 이동의 영향을 평가해야 합니다. Akash 문서에서는 성능, 안정성 및 위치와 같은 속성을 기준으로 공급자를 평가하도록 명시적으로 안내하고 있습니다.

이러한 이유로 "분산화"를 "자동으로 장애 복구 가능"한 것으로 해석해서는 안 됩니다. 분산화는 컴퓨팅 자원의 공급 측면을 설명하는 것입니다. 애플리케이션 수준의 복원력은 여전히 ​​아키텍처, 복제, 백업, 배포 전략 및 개별 공급자의 동작에 따라 달라집니다.

어떤 것이 일반적인 사용 사례에 더 적합합니까?

3D 애니메이션, VFX 또는 건축 시각화

Render부터 시작하세요. Render 는 지원하는 엔진, DCC 통합, 장면 중심의 작업 제어 기능을 통해 이러한 워크플로우를 직접적으로 지원합니다. Akash도 기술적으로 렌더링 컨테이너를 실행할 수 있지만, 그 경우에는 오케스트레이션 작업을 직접 수행해야 합니다.

영구적인 LLM 또는 이미지 생성 API

Akash부터 시작해 보세요. GPU, 엔드포인트, 스토리지 및 지속적인 런타임이 필요한 컨테이너화된 추론 서버는 Akash의 배포 모델에 깔끔하게 들어맞습니다. Render의 컴퓨팅 관련 계획은 지원되는 에코시스템 애플리케이션에 유용할 수 있지만, 애플리케이션 호스팅은 Render의 핵심 개발자 워크플로가 아닙니다.

창작 과정 내의 생성형 이미지

렌더링 방식이 더 간단한 경로일 수 있습니다. 현재 플랫폼은 3D 생성과 함께 생성형 이미지 도구를 통합하고 있어 자체적으로 인프라를 구축할 필요성을 줄여줍니다.

사용자 지정 Docker 이미지를 사용한 맞춤형 배치 컴퓨팅

Akash는 일반적으로 더 명확한 인프라 모델을 제공합니다. 컨테이너와 리소스를 지정하고 제공업체 입찰 중에서 선택할 수 있습니다. 배치 연산이 지원되는 Render/Dispersed 워크플로와 밀접하게 연관되어 있는 경우 두 접근 방식을 모두 비교해 보세요.

멀티노드 GPU 트레이닝

Akash 제공업체의 가용성을 신중하게 평가하십시오. Akash는 이제 InfiniBand를 통한 RDMA 또는 RoCE를 포함하여 GPU 인터커넥트 지원 기능을 광고하는 제공업체에 대한 지원 정보를 문서화하고 있습니다. 하지만 모든 제공업체 또는 요청된 GPU 클러스터가 필요한 순간에 사용 가능하다는 의미는 아닙니다. 분산형 마켓플레이스가 전용 하이퍼스케일러 클러스터처럼 작동할 것이라고 가정하기보다는 정확한 토폴로지와 성능 요구 사항을 테스트하십시오.

언제 접근 방식을 바꿔야 할까요?

실제 워크로드 결과를 트리거로 사용하십시오. Render 워크플로가 렌더링보다 지원되지 않는 애플리케이션 로직을 수정하는 데 더 많은 노력을 소모하는 경우, 해당 부분을 일반 컴퓨팅으로 이동하십시오. Akash 배포에서 Render가 이미 기본적으로 지원하는 워크플로를 재현하기 위해 상당한 사용자 지정 오케스트레이션이 필요한 경우, Render를 테스트하는 것이 좋습니다.

• 영구 서비스, 임의의 컨테이너, 데이터베이스, 사용자 지정 포트 또는 보다 광범위한 인프라 제어가 필요한 경우, 특화된 렌더링 파이프라인에서 벗어나십시오 .
• 대부분의 엔지니어링 작업이 패키징, 일정 관리, 그리고 목적에 맞게 구축된 플랫폼에서 이미 처리하는 표준적인 크리에이티브 렌더링 결과물 수집으로 이루어지기 때문에, 원시적인 인프라에 의존하는 방식에서 벗어나야 합니다 .
• 필요한 GPU 모델, 메모리, 인터커넥트, 지역 또는 가용성을 지속적으로 확보할 수 없는 경우 두 옵션 모두 재평가하십시오 .
• 비용이 GPU 사용률, 데이터 전송량, 장면 복잡성, 모델 크기 또는 유휴 시간에 크게 좌우되는 경우, 구매 전 벤치마킹을 실시하십시오 .

결론적으로 말하자면

Render와 Akash는 모두 분산 컴퓨팅이 한때 값비싼 로컬 GPU를 구매하거나 중앙 집중식 클라우드 용량에 투자해야 했던 워크로드에 유용하게 활용될 수 있음을 보여주는 사례이지만, 문제에 접근하는 방식은 서로 다릅니다.

Render는 인프라를 추상화하여 크리에이터 중심의 GPU 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다. 지원되는 3D 렌더링, VFX 및 통합 생성형 콘텐츠 워크플로우에 가장 적합한 솔루션입니다. Akash는 개발자가 공급업체를 선택하고 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워킹 및 GPU 리소스를 구성하여 컨테이너화된 애플리케이션을 실행할 수 있는 더욱 폭넓은 클라우드 마켓플레이스를 제공합니다.

"렌더링이나 GPU 크리에이티브 작업을 효율적으로 완료하는 방법은 무엇인가요?"라는 질문이라면 Render부터 시작하세요. "인프라 수준의 제어를 통해 컨테이너화된 애플리케이션이나 GPU 서비스를 실행할 수 있는 곳은 어디인가요?"라는 질문이라면 Akash부터 시작하세요. 이 두 범주 사이에 있는 AI 워크로드의 경우, 실제 파이프라인을 두 플랫폼 모두에서 테스트하고 최종 결과(성능, 안정성, 운영 노력 및 총 비용)를 비교하세요. 단순히 분산형 GPU의 가용성만을 고려해서는 안 됩니다.