Google Colab 런타임: 두 판 사이의 차이

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2025년 10월 24일 (금) 06:57 기준 최신판

Colab 런타임은 구글이 제공하는 클라우드 기반 노트북 환경인 Google Colaboratory(줄여서 Colab)에서 코드가 실제로 실행되는 가상 머신(VM) 환경이다. [1]

기본 개념[편집 | 원본 편집]

Colab 노트북(.ipynb 형식)은 브라우저에서 실행되지만, 실제로는 원격의 가상 머신에서 파이썬 코드가 동작한다. 이 실행 환경이 바로 ‘런타임’이다. 런타임은 다음과 같은 특징을 갖는다:

  • CPU 혹은 GPU/TPU 같은 가속기를 사용 가능
  • 부팅 디스크 및 데이터 디스크 등이 VM 형태로 제공됨 [2]
  • 사용자가 종료하거나 일정 시간이 지나면 자동으로 중단될 수 있음

주요 속성 및 설정[편집 | 원본 편집]

런타임 환경은 다음과 같은 요소들로 구성된다:

  • 머신 유형: 예컨대 일반 CPU 머신 또는 GPU가 탑재된 머신 선택 가능 [3]
  • 디스크 구성: 부팅 디스크(예: 100GiB SSD) 및 데이터 디스크 설정이 문서화되어 있음.
  • 가속기 사용 여부: GPU/TPU 사용 여부가 런타임 선택 시 중요한 포인트이다.
  • 유휴 종료 설정: 아무런 상호작용이 없거나, 예산/시간 제한에 의해 자동으로 런타임이 종료될 수 있다.
  • 리전 및 네트워크 설정: 런타임은 특정 리전(region)에서 제공되며 네트워크 접근(예: 공개 인터넷 접근 여부) 등을 설정할 수 있다.

런타임 유형 변경[편집 | 원본 편집]

Colab에서 런타임 유형 변경(Change runtime type) 메뉴를 통해 사용자는 다음 항목들을 설정할 수 있다.

런타임 유형(Runtime type)[편집 | 원본 편집]

  • 일반적으로 Python 3 환경을 사용하며, 다른 언어나 버전은 선택할 수 없는 경우가 많다.

하드웨어 가속기(Hardware accelerator)[편집 | 원본 편집]

선택 가능한 옵션은 다음과 같다.

가속기 유형 설명 비고
CPU GPU/TPU 없이 일반 프로세서만 사용하는 기본 환경 저사양, 무료 기본 옵션
NVIDIA T4 GPU 엔비디아의 Turing 기반 GPU로, 저전력형이면서 딥러닝에도 사용 가능 무료 및 Pro에서 주로 제공
NVIDIA L4 GPU Ada Lovelace 아키텍처 기반 GPU로, T4보다 성능이 높음 Pro+ 등에서 제공
NVIDIA A100 GPU Ampere 기반의 고성능 GPU로, 대규모 모델 학습에 적합 고급 유료 런타임
TPU v5e-1 Google Cloud TPU v5e. 텐서 연산 특화 가속기 TPU 환경 필요
TPU v6e-1 최신형 TPU. v5e보다 높은 처리량과 효율 제공 제한적 제공

각 GPU의 상대적 성능 예시(이미지 분류 기준):

모델 대략적 처리 시간(상대비) 비고
T4 1.0배 기준
L4 약 0.45배 약 2.2배 빠름
A100 약 0.17배 약 6배 빠름

[4]

High-RAM 옵션[편집 | 원본 편집]

  • 일반 모드보다 메모리가 약 25 GB 내외로 확장된 환경을 제공.
  • 계정 상태 및 사용량에 따라 제공 여부가 달라짐.

런타임 버전(Runtime version)[편집 | 원본 편집]

  • “Latest (recommended)”가 기본이며, Python 및 주요 라이브러리의 최신 안정 버전을 사용한다.

사용 방법[편집 | 원본 편집]

  1. 브라우저에서 Colab 노트북을 열고 코드 셀을 실행하면 런타임이 자동으로 할당된다.
  2. 「런타임」→「런타임 유형 변경」 메뉴를 통해 가속기(GPU/TPU)나 메모리 옵션을 조정할 수 있다.
  3. 일정 시간 동안 상호작용이 없거나 리소스 제한을 초과하면 런타임이 자동으로 종료된다.
  4. 로컬 런타임을 연결하면 코드를 자신의 하드웨어에서 실행할 수 있다. [5]

유의사항[편집 | 원본 편집]

  • 무료 계정은 런타임 지속 시간이 제한되어 있으며, 장시간 학습 시 중단될 수 있다. [6]
  • 상호작용이 없을 경우 자동 종료되므로, 장시간 실행 시에는 주기적으로 셀을 실행해야 한다. [7]
  • 로컬 런타임 사용 시 보안 위험이 있을 수 있으므로, 신뢰할 수 없는 노트북을 실행하지 않도록 주의한다.

장점[편집 | 원본 편집]

  • 설치 없이 웹 브라우저에서 파이썬 및 머신러닝 환경 실행 가능
  • GPU/TPU 같은 고성능 하드웨어 사용 가능
  • 노트북 공유 및 협업이 용이

단점[편집 | 원본 편집]

  • 런타임이 일정 시간 후 자동 종료
  • 자원 사용량 및 할당이 제한적
  • 고성능 가속기는 유료 사용자에게만 제공

같이 보기[편집 | 원본 편집]

참고 문헌[편집 | 원본 편집]

  • Google Cloud, “런타임 및 런타임 템플릿 — Colab Enterprise”
  • Google Research, “로컬 런타임 — Colab”
  • Chris McCormick, “Colab GPU Features and Pricing (2024)”
  • SJ_Koding, “구글 코랩 런타임 끊김 방지 가이드(2024)”
  • Velog, “코랩 런타임 유지 방법(2025.05 기준)”

각주[편집 | 원본 편집]

  1. ↑ https://cloud.google.com/colab/docs/runtimes?hl=ko
  2. ↑ https://cloud.google.com/colab/docs/runtimes?hl=ko
  3. ↑ https://cloud.google.com/colab/docs/runtimes?hl=ko
  4. ↑ https://mccormickml.com/2024/04/23/colab-gpus-features-and-pricing/
  5. ↑ https://research.google.com/colaboratory/local-runtimes.html?hl=ko
  6. ↑ https://sjkoding.tistory.com/79
  7. ↑ https://velog.io/@iamnotwhale/구글-코랩-런타임-끊김-방지
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