현재 많은 기업이 AI 모델을 프로덕션 환경에 배포해 추론 서비스를 제공하는 과정에서 기술적 장벽에 부딪히고 있습니다. 비효율적인 GPU 자원 활용, 느린 배포 속도, 낮은 안정성, 그리고 감당하기 어려운 운영 비용은 AI 전환을 가로막는 주요 요인입니다. 이는 최신 GPU를 장착한 서버를 도입한다고 해결할 수 있는 문제가 아닙니다. 성공적으로 프로덕션 추론 인프라를 구축하려면 컴퓨팅, 네트워킹, 냉각, 그리고 지능형 소프트웨어를 긴밀하게 통합하는 풀스택(Full-Stack) 접근법이 필수입니다. 이번 포스트에서는 대원씨티에스의 파트너인 KAYTUS가 제안하는 효율적인 AI 추론 환경 구축을 위한 가이드를 정리해 보았습니다.   AI 추론 최적화를 위한 고려 사항 AI 추론은 단일한 워크로드가 아닙니다. 거대 언어 모델(LLM)이나 멀티 모달 언어 모델(MMLM) 기반 추론 서비스는 Prefill과 Decode 두 단계로 분리해 최적화하는 전략이

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

AI 데이터센터는 구축과 운영 모두 비용이 많이 들지만 조직의 미래 비전과 전략 실행의 근간이다 보니 투자 우선 순위가 높습니다. 이처럼 중요한 시설 투자일 수록 24시간 365일 장애나 중단 없이 GPU 자원을 효율적으로 활용하며 안정적으로 돌아가야 합니다. 이번 포스팅에서는 KAYTUS의 KSManage 도구로 AIOps 기반 AI 데이터센터 인프라 운영과 관리 방식을 어떻게 바꿀 수 있는지 살펴보겠습니다.   한계에 도달한 전통적 운영 방식 전통적인 데이터센터 운영 방식은 여러모로 AI 데이터센터와 맞지 않습니다. 그 이유는 크게 이기종 환경, 매뉴얼 방식의 관리, 사후 대응에 초점을 맞춘 모니터링에서 찾아 볼 수 있습니다. 일반적인 데이터센터는 여러 벤더의 장비가 혼재된 이기종 장비로 구성되어 있습니다. 각 장비가 고유의 관리 인터페이스와 프로토콜을 사용하다 보니 자연스럽게 운영 환경이 파편화되고 사일로화됩니다. 이런 조건에서는 자원 활용

요즘 AI 인프라 트렌드를 보면 클라우드를 많이 닮아가고 있는 것을 알 수 있습니다. 특히 AI 워크로드 최적화 컨셉을 아키텍처 설계 단계부터 고려하는 것이 눈에 띄게 닮았습니다. 대원씨티에스는 이런 흐름을 일찍부터 감지하고 GPGPU 서버...

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....

운전자 모니터링 시스템(Driver Monitoring System, 이하 DMS)은 이제 차량 옵션 사양을 넘어 미래 자동차의 핵심이자 법적으로 의무화된 안전 기술로 자리 잡아 가고 있습니다. DMS의 기본 개념부터 NPU를 활용한 장치 구현...

공공, 민간 부문 어디이건 관제 센터는 끊임없이 늘어나는 CCTV가 쏟아내는 영상 데이터의 홍수 속에서 운영됩니다. 소수의 관제 요원이 수십, 수백 개의 화면을 동시에 살피는 현실은 인간의 물리적, 인지적 한계를 시험합니다. 이런 상황에서 등장한...

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...

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...

제조업의 궁극적인 목표는 스스로 공정을 정밀하게 인식 및 제어하고, 실시간으로 변화에 적응하며, 생산성을 극대화하는 '자율 공장(Autonomous Factory)'을 구현하는 것입니다. 이 목표를 실현하는 핵심 동력이 바로 AI이며, 이는 생산...

4차 산업혁명이라는 거대한 물결 속에서 제조업은 근본적인 변화의 중심에 서 있습니다. 이러한 변화를 상징하는 키워드가 바로 스마트 팩토리(Smart Factory)입니다. 스마트 팩토리의 개념은 자동화 설비와 시설을 갖춘 첨단 공장을 넘어섭니다....

지금까지 연재를 통해 엔터프라이즈 AI 시장의 거대한 흐름이 Vertical AI로 향하고 있다는 것을 살펴보았습니다. 이제 모든 조직이 추구하는 디지털 전환(DX), AI 전환(AX) 시대의 Vertical AI의 미래상을 그려볼 차례입니다....

지난 편에서 버티컬 AI가 비즈니스의 미래인 이유를 살펴보았다면, 이제는 그 가능성 뒤에 숨겨진 현실적인 과제를 직시할 차례입니다. 생성형 AI 도입은 장밋빛 미래를 약속하는 듯 보이지만 그 과정은 결코 간단하지 않습니다. 성공적인 생성형 AI...

생성형 AI 기술은 비즈니스 지형을 바꿀 수 있는 잠재력이 있습니다. 다만 무한한 가능성을 기업의 실질적인 성장 동력으로 바꾸려면 보다 정교하고 전략적인 접근이 필요합니다. AI 전환(AX) 혁신을 위해 버티컬 AI(Vertical AI)가...

지금까지 5 회의 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...

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...

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...

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...

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...

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...