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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.

ChatGPT의 전 세계 사용자 수가 2025년 말 10억 명을 바라보는 시대입니다. 생성형 AI가 촉발한 AI가 창출하는 새로운 비즈니스 가치에 대한 공감이 확산하면서 자연스럽게 엔터프라이즈의 관심사는 훈련(Training)에서 추론(Inference)으로 전환되고 있습니다. 이러한 패러다임의 전환은 AI 데이터센터 전략에도 영향을 끼치고 있습니다. 대표적인 것이 플랫폼 운영 전략입니다. 거대한 GPU 자원 풀의 활용률을 극대화하는 데 있어 훈련과 추론 워크로드를 모두 고려해야 하기 때문입니다. AI 모델 훈련 워크로드는 수 페타바이트(PB)의 데이터를 처리하기 위해 수백, 수천 개의 GPU를 몇 주 또는 몇 달간 독점적으로 사용합니다. 이 워크로드의 유일한 목표는 최대한 빠르게 모델을 훈련하는 데 필요한 처리량(Throughput) 확보입니다. 반면에 AI 모델을 기반으로 실제 서비스를 제공하는 프로덕션 환경의 AI 추론 워크로드는 지향점이 다

2025년 현재 우리는 OTT와 유튜브가 공중파 방송보다 더 큰 영향력을 끼치고 있고 전국에 촘촘히 설치한 공공 부문의 CCTV가 촬영한 동영상이 치안, 안전, 행정, 교통 등 중요 대민 서비스를 지탱하는 시대를 살고 있습니다. 이처럼 다양한 목적으로 디지털 플랫폼 상에서 처리하는 동영상이 민간과 공공 영역에서 폭발적으로 증가하며 관련 기술 시장은 구조적 변화를 맞이하고 있습니다. 이 변화의 핵심은 동영상 인코딩에 특화한 ASIC입니다. 패션 유행이 돌고 돌듯이 동영상 인코딩 분야도 ASIC에서 소프트웨어 정의 방식으로 그리고 다시 ASIC으로 유행이 바뀌었습니다. 차세대 인코딩 기술로 다시 ASIC에 관심이 몰리는 이유를 살펴보겠습니다.   동영상 인코딩 기술의 진화 동영상 인코딩 기술은 시대의 기술적 한계와 새로운 비즈니스 요구에 발맞춰 끊임없이 진화의 길을 걷고 있습니다. 지금까지의 변천사를 되짚어보면 앞으로 어떤 기술이 대세가 될 것인지 가

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

AI 데이터센터의 중요성은 강조할 필요가 없습니다. 기업은 AI 데이터센터를 차세대 혁신의 모태로 여기고 있습니다. 정부는 AI 데이터센터를 국가의 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 바라봅니다. 이런 분위기 속에서 GPU 못지 않게 뜨거운 관심을 모으는 분야가 있습니다. 바로 네트워킹입니다. GPU 자원 활용률을 극대화하는 동시에 AI 데이터센터 TCO에 큰 영향을 끼치는 것이 바로 네트워크 인프라이다 보니 자연스럽게 GPU와 함께 조명을 받는 것입니다. 독점과 개방의 대결 2025년 현재 AI 데이터센터 네트워크 인프라 시장은 두 개의 컨셉이 맞붙고 있는 형국입니다. 하나는 모두가 잘 아는 NVIDIA가 주도하는 수직 통합 방식의 독점 기술 스택입니다. NVIDIA는 DPU, 인피니밴드, 스펙트럼-X 같이 자사 주도의 기술 스택을 제안하고 있습니다. 다른 하나는 이더넷을 중심으로 한 개방형 생태계입니다. 하이퍼스케일러부터 오랜 기간 네트워크

오늘날 AI 인프라에서 네트워크의 중요성은 강조할 필요가 없을 정도입니다. 그 이유는 기존 네트워크 기술로는 AI 워크로드에서 요구하는 높은 성능과 안정성을 완벽하게 충족하기 어렵기 때문입니다.   AI 워크로드는 일반적인 데이터 전송 수준을 훨씬 뛰어넘는 대규모 연산과 데이터 교환을 동반합니다. 예를 들어 수백 수천 개의 GPU나 NPU가 동시에 수많은 모델 파라미터를 교환하고, 연산 결과를 다시 통합하며, 이 과정을 빠르게 반복합니다. 이러한 특성 때문에 AI 트래픽은 보통 ‘대역폭을 많이 쓰는 대형 흐름(Flow)’과 ‘갑작스럽게 확 늘어났다 줄어드는 짧은 흐름’이 혼재하게 됩니다.   조금 더 자세히 설명하자면 대형 흐름은 AI 워크로드에서 대량의 데이터가 지속적으로 전송되는 상황을 의미합니다. 대규모 모델의 파라미터를 여러 GPU가 공유할 때 발생하는 트래픽을 예로 들 수 있습니다. 짧은 흐름은 AI 워크로드에서 짧은 시간 동안 폭발적으로

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 현황

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 중요

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....

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 본격

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.

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...