페이퍼스페이스
Paperspace
고성능 GPU 인프라와 관리형 노트북을 통해 AI 모델의 개발, 학습 및 배포를 돕는 클라우드 플랫폼
부분 무료CLIDesktopAPILLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기paperspace.com
사이킷런와(과) 비교하기페이퍼스페이스 대안 모아보기소개
차별점
- Gradient 노트북을 통한 원스톱 ML 생태계 (개발에서 배포까지)
- DigitalOcean 인프라와의 통합을 통한 데이터 스토리지 및 보안 시너지
- 복잡한 서버 설정 없이 즉시 사용 가능한 ML 전용 워크플로우 최적화
활용 워크플로우
입력
GitHub 저장소 (ML 모델 소스 코드)DigitalOcean Spaces (학습용 대용량 데이터셋)Hugging Face (사전 학습된 모델 가중치)Docker Hub/Private Registry (커스텀 런타임 이미지)
페이퍼스페이스
온디맨드 GPU 인스턴스 프로비저닝 (H100/A100 자원 할당)Gradient Notebook을 통한 대화형 코드 개발 및 실험Gradient Workflows 기반 MLOps 파이프라인 자동화컨테이너 기반 서버리스 모델 추론 환경 구축
출력
배포 가능한 모델 아티팩트 (PyTorch/TensorFlow/ONNX)실시간 확장 가능한 RESTful 모델 API 엔드포인트GPU 리소스 사용량 및 성능 지표 대시보드팀 협업을 위한 버전 관리된 노트북 스냅샷
Gradient (PaaS) 경로
Jupyter Notebook 환경에서 모델 학습, 실험 추적, 배포까지 이어지는 완전 관리형 MLOps 워크플로우
Core (IaaS) 경로
루트 권한을 가진 Linux/Windows GPU 가상 머신을 직접 제어하여 복잡한 소프트웨어 스택이나 렌더링 환경 구축
Deploy (Inference) 경로
학습된 모델을 지연 시간이 낮은 API 엔드포인트로 전환하고 오토스케일링을 통해 실제 서비스로 연결
핵심 차별점: DigitalOcean 인프라와 결합하여 설정 없이 즉각 가동되는 H100 GPU 환경과 노트북 기반의 통합 MLOps 생태계를 제공하여 '모델 개발에서 상용 배포'까지의 속도를 극대화합니다.
주요 기능
- Jupyter 기반의 협업형 Gradient 노트북 환경
- NVIDIA H100/A100/RTX GPU 인스턴스 온디맨드 및 예약 제공
- ML 프레임워크 전용 사전 구성 템플릿 제공
- 서버리스 배포 및 자동화된 ML 워크플로우 관리
- 3.2Tbps 네트워크 인터커넥트 및 NVMe 스토리지 지원
- DigitalOcean 생태계와의 통합 및 SSO 지원
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 설정이 간편하고 직관적인 사용자 인터페이스
- 다양한 고성능 GPU 라인업과 합리적인 온디맨드 가격
- 학습된 모델의 빠른 프로덕션 배포 지원
- 입문자를 위한 무료 GPU 노트북 티어 제공
- 다양한 GPU 옵션 제공 및 강력한 GPU에 저렴한 비용으로 접근 가능 (예: 월 $8).
- AI 및 데이터 과학 프로젝트에 적합한 저비용, 고성능 컴퓨팅 제공.
- 복잡한 클라우드 GPU 하드웨어 플랫폼의 복잡성을 추상화하여 개발자가 쉽게 접근할 수 있도록 지원.
- 손쉬운 통합, 사용자 정의 가능한 템플릿, 우수한 지원.
단점
- 인기 있는 GPU 인스턴스의 가용성(Stock)이 때때로 부족함
- 신규 사용자 대상 Windows 기반 템플릿 지원 중단
- 엔터프라이즈 환경 대비 다소 제한적인 고객 지원 채널
- Chrome UI에서 Keras와 같은 일부 애플리케이션 실행 시 버그 발생.
- 스토리지 비용이 500GB를 초과하면 가격이 상당히 상승할 수 있음.
- Shadow보다 CPU 성능이 약하여 CPU 의존도가 높은 작업에 문제 발생 가능.
- 피크 시간대에 지연 또는 클라우드 컴퓨터 실행 불가 문제 발생 가능성.
- 가격 책정이 복잡할 수 있으며, 소규모 팀에게는 다소 비쌀 수 있음.
가격 정보
부분 무료시작 가격: 월 $8 (Pro 플랜 기준, GPU 인스턴스 사용료 별도)
무료 플랜은 제한된 GPU 자원을 제공하며, Pro 플랜은 월 $8부터 시작하여 더 많은 머신 유형과 저장 공간을 제공합니다. Growth 플랜은 월 $39로 팀 협업 기능이 추가됩니다. 모든 컴퓨팅 리소스는 기본적으로 시간당 과금 방식으로 운영됩니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 머신러닝 및 딥러닝 모델 설계와 학습
- 데이터 사이언스 프로젝트 협업 및 실험 수행
- 고성능 GPU를 요구하는 데이터 처리 및 시뮬레이션
- 생성형 AI 모델 배포 및 서비스화
대상 사용자
머신러닝 엔지니어 및 데이터 사이언티스트AI 모델을 신속하게 실험하고 배포하려는 스타트업 및 개발팀고성능 컴퓨팅(HPC) 자원이 필요한 연구자
연동 서비스
GitHubJupyter NotebookDockerTensorFlowPyTorchVS Code
태그
클라우드개발자 도구API데이터 분석파인튜닝연구엔터프라이즈
최근 소식
확인된 변경 내역
- 2026-01-14 Paperspace 지원 이메일이 digitalocean.com 도메인으로 전환됨. 기존 사용자는 이메일 허용 목록을 업데이트해야 합니다.
- 2024-07-01 Paperspace, 레거시 Gradient·Core API 엔드포인트 폐기 및 NVIDIA GRID 머신 전 사용자 대상 영구 종료.
- 2024-01-18 Paperspace by DigitalOcean, NVIDIA H100 GPU 온디맨드 제공 시작. A100 대비 LLM 학습 최대 9배, 추론 최대 30배 성능 향상.
- 2026년 초 DigitalOcean AI 추론 인프라 확장 발표 — 31MW 신규 데이터센터 용량 추가 예정.
- 2025 Q4 AI 고객 ARR $1.2억 달성 (전년 대비 150% 성장, 전체 ARR의 12%).
- NVIDIA H100 GPU 온디맨드·클러스터 제공 및 3.2Tbps 인터커넥트·NVMe 스토리지 업그레이드.
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