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AI가 기업의 디지털 전환의 완성이라고 생각하는 이들이 많습니다. 그러다 보니 많은 조직의 IT 투자 우선순위 목록에 AI가 상단에 이름을 올리고 있습니다. 실제 프로젝트를 추진하는 팀은 AI 프로젝트가 늘어 나는 것이 큰 부담으로 다가옵니다. 데이터센터에 GPU 기반 서버와 각종 고성능 네트워크, 스토리지 장비로 AI 워크로드를 위한 인프라 구성을 위해 고려해야 할 것이 많기 때문입니다. 이 중 가장 큰 고민은 전력입니다. 최신 GPU를 장착한 시스템의 전력 소모량이 만만치 않습니다. AI 전용 칩의 소비 전력은 이미 500~700와트에서 1,000와트를 넘어설 것으로 전망됩니다. 상황이 이렇다 보니 전산실이나 데이터센터 환경에서 에너지 효율 극대화 방안을 찾기 쉽지 않습니다. 물론 차세대 AI/ML, LLM, HPC, 빅 데이터 분석 같은 고성능을 요구하는 워크로드를 효과적으로 지원하기 위해 높은 에너지 효율성과 확장성을 데이터센터 설계 단계부

Part 1에서는 AI 개발과 배포 및 운영 과정에 포함된 데이터 전처리, 모델 훈련, 추론 등의 다양한 워크로드 특성을 이해하고, 각기 다른 요구 사항을 인프라 설계에 반영하는 것이 왜 중요한지 살펴보았습니다. Part 2와 Part 3에서는 AI 워크로드의 요구 사항을 충족하기 위해 인프라 설계 시 반드시 고려해야 할 핵심 기술 요소와 최적화 방안을 컴퓨팅 자원(프로세서), 데이터 이동(네트워크 I/O), 데이터 저장(스토리지), 물리적 환경(전력·냉각), 병렬 처리 구조의 다섯 가지 측면에서 상세히 살펴봅니다. 먼저 Part 2에서는 이 중 프로세서, 네트워크 I/O, 스토리지에 대해 먼저 알아보겠습니다. GPU vs CPU: 적합한 프로세서 선택과 구성 비율 최적화 AI 인프라하면 대부분 GPU를 떠올립니다. 하지만 GPU 홀로 모든 것을 하지는 않습니다. CPU도 나름의 역할을 합니다. 따라서 인프라 설계에 있어 워크로드 특성을 반영해 G

관제 요원들이 수십, 수백 개의 CCTV 화면을 몇 안 되는 인력이 뜬 눈으로 지켜보던 시대. 이들은 모두 중요한 순간을 놓치거나, 사건이 터진 후에야 영상을 돌려봐야 했던 경험을 기억하고 있을 것입니다. 이런 경험은 이제 과거의 기억이 될 전망입니다. AI 기술의 빠른 발전으로 우리의 눈과 두뇌를 대신하여 24시간 쉬지 않고 보안 위협을 감지하는 시대로 접어들고 있습니다. 총 6편의 포스팅 시리즈를 통해 AI 기반 지능형 관제 시대에 맞는 인프라 투자와 운영 전략의 방향성을 제시해 보고자 합니다. 1편: AI 기반 지능형 관제, 더 이상 선택이 아닌 이유 2편: ‘엣지’에서 할까 ‘서버’에서 할까? 최적의 시스템 설계 3편: AI 기반 지능형 관제의 심장을 고르는 법: AI 가속기 선택 가이드 4편: CPU, GPU, NPU, VPU 무엇이 다를까? 5편: 화질은 그대로, 용량은 1/10? VPU와 영상 트랜스코딩의 마법 6편: 최강의 지능형 관

지난 1편에서는 AI가 왜 CCTV 기반 관제 환경의 필수 요소가 되었는지 알아보았습니다. AI가 보안 담당자의 눈과 두뇌 그리고 입이 되어준다는 것에 이견을 달 이는 없을 것입니다. 그렇다면 이 똑똑한 AI는 어디에서 일하게 해야 가장 효율적일까요? CCTV 자체나 CCTV와 가장 가까운 엣지 환경에서 즉각적으로 판단하게 할 것인가? 아니면 강력한 중앙 서버로 모든 영상을 보내 분석하게 할 것인가? 이번 편에서는 AI 기반 지능형 관제 시스템을 구현할 때 고려할 수 있는 세 가지 아키텍처 사례를 알아보겠습니다. AI 기반 보안 감시 시스템을 설계할 때, 데이터 처리 위치에 따라 크게 엣지 컴퓨팅, 중앙 집중 처리, 그리고 이 둘을 결합한 하이브리드 방식으로 나눌 수 있습니다. 각 방식은 고유한 장단점이 있으므로 시스템의 목적, 환경, 예산 등을 종합적으로 고려하여 최적의 아키텍처를 선택해야 합니다. 엣지 프로세싱 엣지 프로세싱은 AI 분석 기능이

AI 기반 지능형 관제 시스템의 구축의 큰 그림을 그렸다면, 이제 그 심장이 될 핵심 요소인 'AI 가속기'를 선택할 차례입니다. 자동차를 살 때 연비, 최고 속도, 안정성 등을 꼼꼼히 따져보듯이 AI 가속기 역시 다양한 성능 지표를 비교해야 합니다. 단순히 '가장 빠른 것'이 아니라 '우리 시스템에 가장 적합한 것'을 찾는 지혜가 필요합니다. 이번 편에서는 지능형 관제 시스템의 AI 가속기를 선택할 때 확인해야 할 기준들을 알기 쉽게 풀어 보겠습니다. 주요 평가 기준 AI 기반 지능형 관제 시스템의 성능과 효율성은 AI 가속기 선택에 크게 좌우됩니다. 따라서 시스템 요구 사항과 운영 환경을 고려하여 최적의 가속기를 선정하는 것이 매우 중요합니다. AI 가속기를 선택할 때는 여러 기준을 종합적으로 고려해야 합니다. 우선 성능 지표를 살펴야 합니다. 이 때 AI 가속기의 순수 연산 능력인 TOPS(Tera Operations Per Second)도

지난 3편에서 AI 가속기를 고르는 기준을 알아봤으니, 이제 실전에 나설 시간입니다. 시장에는 저마다의 강점을 내세우는 다양한 AI 가속기들이 있습니다. 그래픽과 AI 연산의 강자 'GPU', 추론을 위해 태어난 'NPU', 그리고 영상 처리에 특화된 숨은 고수 'VPU'까지 선택의 폭이 넓습니다. 과연 이들 중 누가 AI 기반 지능형 보안 관제 분야의 왕좌를 차지하게 될까요? 이번 편에서는 각각의 특징과 장단점을 비교해 보겠습니다. GPU(Graphics Processing Units) GPU는 본래 그래픽 렌더링을 위해 설계되었지만, 수천 개의 코어를 활용한 대규모 병렬 처리 능력 덕분에 AI 모델 학습 및 고성능 추론 분야에서 널리 활용됩니다. 특히 중앙 서버 환경에서 복잡하고 큰 AI 모델을 처리하는 데 강력한 성능을 제공하며, NVIDIA CUDA가 상징하는 성숙한 소프트웨어 생태계도 큰 장점입니다. 그러나 GPU는 일반적으로 NPU 같은

수백 대의 4K 카메라가 24시간 영상을 쏟아낸다고 상상해 보십시오. 그 엄청난 데이터를 어떻게 저장하고 전송할 수 있을까요? 바로 이 문제를 해결하는 열쇠가 VPU와 영상의 품질은 최대한 유지하면서 용량은 획기적으로 줄이는 트랜스코딩 기술에 있습니다. 지난 편에서 AI 기반 지능형 관제 분야의 숨은 영웅으로 VPU를 소개했는데요, 이번 편에서는 VPU가 부리는 영상 처리의 마법, 트랜스코딩의 원리와 그 효과를 간략히 짚어 보겠습니다. 트랜스코딩의 역할: 호환성, 대역폭, 저장 공간 최적화 트랜스코딩이란 이미 인코딩된 비디오 스트림을 디코딩한 후, 다른 포맷, 해상도, 또는 비트 전송률로 다시 인코딩하는 과정입니다. 보안 감시 시스템에서 트랜스코딩이 필수적인 이유는 다음과 같습니다. 먼저 호환성을 확보입니다. 다양한 디스플레이 장치, NVR, VMS는 H.264, H.265 같은 각기 다른 비디오 코덱과 해상도를 지원합니다. 트랜스코딩은 원본 스트

지금까지 5회의 연재를 통해 AI 보안의 필요성부터 아키텍처, 핵심 하드웨어까지 긴 여정을 달려왔습니다. 이제 마지막 퍼즐 조각을 맞출 시간입니다. AI 추론에 특화된 'NPU'와 비디오 처리에 최적화된 'VPU'. 이 두 전문 가속기를 어떻게 조합해야 최고의 시너지를 내는 AI 기반 지능형 관제 시스템을 만들 수 있을까요? 이번 시리즈의 마지막 편에서는 NPU와 VPU를 통합한 최적의 서버 아키텍처를 살펴보고, 성공적인 AI 보안 시스템 도입을 위한 현실적인 전략까지 알아보도록 하겠습니다. AI용 NPU와 비디오용 VPU의 통합 최적화된 서버 아키텍처에서는 여러 IP 카메라에서 들어오는 비디오 스트림을 먼저 VPU가 처리합니다. VPU는 수신된 스트림들을 실시간으로 디코딩하고, 필요에 따라 AI 분석에 적합한 해상도로 조절하거나 특정 포맷으로 트랜스코딩하는 역할을 담당합니다. 이렇게 VPU가 전처리하고 정제한 비디오 프레임이나 스트림은 NPU로

생성형 AI의 등장은 단순한 기술적 발전을 넘어 산업 경제의 구조를 근본적으로 바꾸는 거대한 흐름이 되었습니다. 초기에는 거대 언어 모델(LLM)의 훈련에 관심이 쏠렸지만, 이제는 AI의 진정한 가치가 드러나는 추론 워크로드로 시선이 옮겨가고 있습니다. AI의 가치와 장기적인 전략 목표가 학습한 모델로 사용자의 요구에 응답하는 추론으로 바뀐 것입니다. 자연스럽게 AI 데이터센터 구축과 운영 관련 CAPEX, OPEX를 따질 때에도 추론 워크로드 처리를 매우 중요하게 바라보게 되었습니다. 왜 '추론'이 핵심이 되었나? 몇 년 전만해도 막대한 자원을 투입하는 '훈련'이 모두의 관심사였습니다. 그러나 AI 모델 생태계의 발전과 다양한 유즈 케이스가 등장하면서 기업들은 AI 투자의 무게중심이 훈련에서 추론으로 빠르게 옮겨가게 되었습니다. AI의 가치는 모델을 소유하는 것에서 나오는 것이 아닙니다. 모델을 '사용'하는 과정에서 창출됩니다. 이런 인식이 확산

AI 산업의 무게 중심이 모델 '훈련(Training)'에서 대규모 '추론(Inference)'으로 빠르게 옮겨가고 있습니다. 이제 기업은 훈련한 모델을 실제 프로덕션 환경에 배포해 가치를 만드는 '추론' 단계에 집중합니다. 추론은 AI 챗봇의 답변, 금융 사기 탐지, 의료 영상 분석처럼 AI 기술이 비즈니스 최전선에서 실질적인 역할을 하는 핵심 엔진입니다. AI 인프라 솔루션 선도 기업인 KAYTUS는 '추론 시대'의 복잡한 요구에 대응하기 위해 하드웨어부터 소프트웨어까지 아우르는 통합 전략을 제시합니다. 특히 독일 함부르크 'ISC High Performance 2025'에서 공개한 최신 MotusAI AI DevOps 플랫폼은 단순한 업데이트를 넘어, 대규모 AI 추론 환경의 근본적인 문제를 해결하는 포괄적인 해답을 제시합니다. KAYTUS의 전략과 그 핵심인 MotusAI 플랫폼의 가치를 분석하고, 이번 최신 업데이트가 AI...

GPU 클러스터 구축은 험난한 여정입니다. 경험 없이 시작하면 시행착오를 피할 수 없습니다. 알아야 할 것이 너무 많아서 인데요. 고가의 GPU 자원이 제 성능을 내지 못하거나 자원 활용률이 목표치보다 낮게 나오면 튜닝의 늪에 빠질 수 있습니다. 서버, 스토리지, 네트워크를 잘 아는 인프라 전문가와 플랫폼 엔지니어링 전문가를 최적화 작업에 투입할 수 있다면 내재화 측면에서 도전해 볼만한 작업입니다. 하지만 역량을 갖춘 팀을 보유하고 있지 않은 것이 현실이죠. 이런 시장의 고민을 해결하기 위해 인프라 전문 기업들은 각자의 장점을 살린 풀스택 AI를 제안합니다. 이번 포스팅에서는 대원씨티에스 파트너인 KAYTUS의 풀스택 AI 전략을 살펴보겠습니다. KAYTUS의 선택과 집중 전략 KAYTUS는 AI 인프라, 시스템/플랫폼, LLM 도구로 풀스택 AI를 구성합니다. 한 눈에 봐도 사전에 최적화를 한 조합임을 알 수 있습니다. 사실 GPU 기반 AI 클

최신 GPU 확보를 위한 경쟁 열기가 여전합니다. AI 데이터센터를 조직의 중요 투자 대상으로 삼는 곳이 늘면서 한정된 GPU 자원 확보 경쟁이 갈수록 치열해지고 있습니다. 그렇다면 GPU 자원은 확보만 하면 되는 것일까요? 막대한 투자 이면에는 낮은 GPU 활용률이라는 불편한 진실이 숨어 있습니다. 활용률이 낮은 이유 낮은 GPU 활용률 문제의 근본 원인을 파악하려면 GPU를 넘어 시스템 전체를 바라보아야 합니다. GPU 활용률은 단일 지표가 아니라 컴퓨팅, 메모리, 데이터 입출력(I/O)이 복잡하게 얽힌 결과물입니다. 낮은 GPU 활용률을 초래하는 핵심적인 기술적 병목 현상은 여러 가지가 있습니다. 데이터 병목 현상(Data Starvation)부터 알아보겠습니다. 강력한 GPU도 처리할 데이터가 제때 공급되지 않으면 멈춰 섭니다. 느린 스토리지 I/O, 네트워크 지연, 비효율적인 데이터 전처리 파이프라인으로 인해 GPU가 데이터를 기다리며 유

GPU 한계 극복한 AI 기반 스마트 비디오 처리 솔루션 시장 공동 개척키로 [2025년 7월 22일] 국내 최대의 AI 인프라 솔루션 전문기업 대원씨티에스(대표 하성원, 이상호, 김보경)가 캐나다에 본사를 두고 있는 AI 기반 스마트 비디오 처리 반도체 전문 기업 넷인트 테크놀로지스(NETINT Technologies)와 파트너십 계약을 체결, 국내- 시장 공략에 박차를 가한다고 밝혔다. 이번 파트너십 계약을 통해 대원씨티에스는 NETINT 제품에 대한 한국 시장의 공식 리셀러 권한을 확보하게 되었다. NETINT는 ASIC 기반의 VPU(Video Processing Unit) 기술을 중심으로 고효율·고성능 비디오 처리 솔루션을 제공하는 캐나다 반도체 기업으로, CPU나 GPU 대비 10배 처리량, 1/10 비용, 80% 에너지 절감의 혁신적 기술력을 인정받고 있다. 특히 Codensity G5는 8K 10bit HDR 지원과 온칩AI 연산(1

용산·원효로·판교 조직 한군데 모아 업무 효율 극대화… AI Experience Lab 구축으로 차세대 기술사업 박차 AI 인프라 및 엔터프라이즈 네트워크 전문기업 대원씨티에스(대표 하성원, 이상호, 김보경)는 12월 29일 서울 영등포구에 위치한 TCC센터 내 신사옥으로 통합 이전한다고 밝혔다.   이번 이전은 용산 본사와 원효로·판교지사 등 지역별로 분산되어 있던 조직을 한 곳으로 모아 운영 효율성과 협업 체계를 강화하기 위한 전략적 조치로 풀이된다. 또한 AI 서버와 인프라 중심의 신사업 확대를 위한 기반 구축이 핵심 목적이다.   대원씨티에스는 이번 이전을 통해 물리적으로 분리돼 있던 조직을 한 공간에 통합함으로써 의사 결정 속도 향상, 부서 간 협업 시너지, 고객 대응 품질 개선 등 다각도의 긍정적 효과를 기대하고 있다. 특히 기술·영업·서비스를 아우르는 원스톱 지원 체계를 더욱 강화해 고객 만족도를 높이는 데 주력할 계획이다.   신사옥

Part 2에서는 AI 워크로드의 까다로운 요구사항을 만족시키기 위한 온프레미스 인프라 최적화 방안 중 프로세서(GPU/CPU), 네트워크 I/O, 스토리지에 대해 자세히 살펴보았습니다. Part 3에서는 지난 회에 이어 핵심 기술 요소 최적화의 나머지 부분인 ‘전력 및 냉각’ 문제와 ‘병렬 처리 효율 및 스케일 아웃’ 전략을 다루어 보겠습니다. 전력과 냉각: 고밀도 인프라를 지탱하는 기반 온프레미스 환경에서 전력 공급과 냉각 설비는 AI 인프라의 물리적 한계를 결정하는 요소입니다. 앞선 파트에서 언급한 바와 같이 AI 워크로드, 특히 모델ㄹ 훈련 클러스터의 전력 소모와 발열은 기존 IT 워크로드에 비해 압도적으로 높을 수 있습니다. 실제로 최신 AI 전용 서버인 NVIDIA DGX H100 한 대의 최대 전력 소모는 10.2kW에 달하며, 여러 대의 GPU 서버로 랙을 구성하면 랙당 수십kW에서 100kW 이상의 전력이 필요한 상황도 현실화되고

AI 인프라 투자가 경쟁적으로 이루어지고 있습니다. 최신 GPU가 출시되면 ‘쟁탈전’이 일어난다고 표현할 만큼 기업 간 투자 경쟁이 치열합니다. 이런 소식에 가려져 있지만 중요한 트렌드 하나를 놓치면 안됩니다. 바로 ‘워크로드 최적화’입니다. 최근 몇 년 사이에 빅 테크 기업과 클라우드 사업자들을 통해 AI 워크로드 최적화의 중요성에 대한 이야기가 많이 나오고 있습니다. AI 워크로드는 일반적인 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경에서 운영하는 워크로드와 특성이 다릅니다. 그러다 보니 워크로드 최적화 측면에서 온프레미스 AI 인프라를 설계하고 구축하는 것은 결코 간단한 일이 아닙니다. 그렇다면 어떤 기술 요소를 고려해야 하며, 어떻게 최적화해야 할까요? 다음과 같은 내용으로 연재를 통해 하나하나 알아보겠습니다. Part 1: AI 워크로드의 다양한 유형과 각 특성을 이해하고, 이를 인프라 설계에 반영하는 것의 중요성을 살펴봅니다. Part 2: AI 워크로드의

대학의 연구 인프라로 오랜 기간 슈퍼컴과 HPC(High Performance Computing) 클러스터가 중요한 역할을 담당했습니다. 이 자리에 최근 엄청난 존재감을 보이며 등장한 컴퓨팅 환경이 있습니다. 바로 GPU 서버로 구성한 AI 클러스터입니다. 민간 분야 못지 않게 대학도 이제 AI 없는 연구 혁신은 생각할 수 없습니다. 이처럼 중요성이 커지고 있는 AI 클러스터는 투자 못지 않게 관리 부담도 큽니다. 관련해 이번 포스팅에서는 KAYTUS의 MotusAI로 기업 못지 않은 AI 클러스터 운영 역량을 확보한 일본의 대학 사례를 살펴보겠습니다.   AI로 업의 본질을 찾아가는 대학의 양방향 전략 일본의 한 유수 연구 대학이 KAYTUS의 MotusAI를 도입한 이유는 AI를 단순한 도구로 소비하는 것을 넘어, 대학의 핵심 역량으로 내재화하려는 전략적 비전이 있었기 때문입니다. 이 대학은 AI 기술 발전을 선도함과 동시에 이를 생물학, 물리

대학의 연구 인프라로 오랜 기간 슈퍼컴과 HPC(High Performance Computing) 클러스터가 중요한 역할을 담당했습니다. 이 자리에 최근 엄청난 존재감을 보이며 등장한 컴퓨팅 환경이 있습니다. 바로 GPU 서버로 구성한 AI 클러스터입니다. 민간 분야 못지 않게 대학도 이제 AI 없는 연구 혁신은 생각할 수 없습니다. 이처럼 중요성이 커지고 있는 AI 클러스터는 투자 못지 않게 관리 부담도 큽니다. 관련해 이번 포스팅에서는 KAYTUS의 MotusAI로 기업 못지 않은 AI 클러스터 운영 역량을 확보한 일본의 대학 사례를 살펴보겠습니다.   AI로 업의 본질을 찾아가는 대학의 양방향 전략 일본의 한 유수 연구 대학이 KAYTUS의 MotusAI를 도입한 이유는 AI를 단순한 도구로 소비하는 것을 넘어, 대학의 핵심 역량으로 내재화하려는 전략적 비전이 있었기 때문입니다. 이 대학은 AI 기술 발전을 선도함과 동시에 이를 생물학, 물리

파운데이션 모델 기반 생성형 AI가 대중의 관심을 끌기 시작하던 2022년 말만 해도 AI 업계와 기술 커뮤니티의 화두는 GPU와 훈련이었습니다. 하지만 2025년 현재는 민간, 공공 영역에서 AI 서비스가 프로덕션 환경에 배포되면서 관심사는 추론과 NPU 같은 전용 가속기로 옮겨갔습니다. 그리고 자연스럽게 어떻게 하면 추론 성능을 최적화하고 TCO를 낮출 것인지에 대한 이야기가 오가고 있습니다. 그렇다면 모델은? 대규모로 GPU를 확보해 운영할 수 있는 예산과 인력이 있는 대기업이나 빅테크가 아닌 이상 파운데이션 모델을 직접 훈련하지 않습니다. 일반 기업이나 테크 기업 그리고 공공 기관의 경우 허깅페이스 같은 모델 리포지토리에서 필요한 파운데이션 모델이나 도메인 특화 모델을 가져와 미세 조정해 씁니다. 더불어 사내 보유 데이터와 도메인 지식을 RAG로 보완하는 것이 표준처럼 자리를 잡았습니다.   달라진 인프라 요구 사항 AI가 프로덕션 환경에

AI 패러다임이 추론 중심으로 전환됨에 따라 GPU 자원 활용률 최적화는 더 이상 기술적 과제가 아닌 기업의 생존과 경쟁력을 좌우하는 핵심 전략 과제가 되었습니다. MotusAI는 단일 노드 하이브리드 스케줄링과 유연한 GPU 가상화 툴킷을 통해 R&D의 속도와 프로덕션 서비스의 안정성을 단일 통합 인프라 위에서 동시에 달성할 수 있다는 가능성을 제시하고 있습니다. 이를 기능 측면에서 살펴보겠습니다. 스케줄링 유휴 용량 문제를 해결하는 MotusAI의 핵심 전략은 훈련과 추론 워크로드를 동일한 하드웨어에서 동적으로 통합 조율하는 데 있습니다. 이는 훈련과 추론 클러스터를 물리적으로 분리하던 전통적인 방식과의 근본적인 차별점입니다. MotusAI는 단일 노드에서의 하이브리드 훈련-추론 스케줄링 기능을 제공합니다. 이를 통해 단일 노드 또는 클러스터에서 두 가지 유형의 워크로드를 동적으로 혼합 배치(Mixed Orchestration)할 수 있습니다.