본 논문은 머신러닝, 특히 딥러닝 모델을 클라우드 상에서 배포하는 비용 효율성에 대한 연구 결과를 제시합니다. 문법 오류 수정 딥러닝 모델인 GECToR을 AWS, Google Cloud, Azure 세 플랫폼에 배포하여 실시간 지연 시간, 하드웨어 사용량, 비용을 측정했습니다. 7개의 실행 환경과 10번의 반복 실험을 통해 GPU 기반 배포는 성능은 우수하지만 비용이 GPU를 사용하지 않는 솔루션보다 평균 300% 높다는 것을 발견했습니다. 반면, CPU 기반 배포에서는 프로세서 캐시 크기가 비용 효율성에 중요한 영향을 미치며, GPU 대비 50% 이상의 비용 절감을 가능하게 함을 보였습니다. 결론적으로, GPU 없이도 클라우드 기반 딥러닝 추론 솔루션의 실행 가능성과 경제성을 입증하여 자원이 제한적인 스타트업과 같은 사용자에게 도움을 줄 수 있음을 시사합니다.
