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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...

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 방안을 알아보겠습니다. DMS 개념과 핵심 기술 DMS는 차량 내부에 장착한 근적외선(NIR) 카메라 같은 센서와 AI 알고리즘으로 운전자의 상태를 실시간으로 파악하는 능동형 안전 시스템입니다. 이 시스템의 가장 중요한 목표는 졸음운전이나 부주의로 발생하는 교통사고를 예방하는 것입니다. DMS는 보통 네 가지 단계를 거쳐 작동합니다. 먼저 NIR 카메라로 운전자의 얼굴 이미지를 감지하고 AI 모델이 이 이미지에서 얼굴 특징점, 머리 위치, 시선 방향, 눈 깜빡임 빈도 등 핵심 생체 정보를 분석합니다. 시스템은 이 정보를 종합해 운전자가 졸고 있는지 혹은 주의가 산만한지 판단하고, 위험 상황이라고 판단되면 즉

AI 워크로드 처리와 거대 언어 모델 훈련 관련 성능을 이야기할 때 빠지지 않는 주제가 네트워크 대역폭과 성능 병목입니다. 왜 이런 이야기가 나올까요? 이번 포스팅에서는 그 이유와 AI 데이터센터 시대에 새롭게 가치를 평가받고 있는 차세대 이더넷 기술에 대해 알아보겠습니다. AI 인프라에서 네트워크가 병목 구간이 되는 이유 네트워크가 문제인 이유를 먼저 기술적 측면에서 살펴보겠습니다. AI 모델 훈련은 수십억수조 개의 파라미터를 다루는 작업입니다. 자원 집약적인 작업이라 표현을 합니다. 보통 크기가 큰 AI 모델 훈련은 GPU나 TPU 같은 엑셀러레이터(XPU) 수백수천 개에 분산해 연산을 처리합니다. 이 단계를 마친 뒤에는 각 프로세서가 서로 데이터를 주고받아 합산하고, 다시 다음 연산 단계로 넘어갑니다. 이와 같이 ‘연산→교환→통합’이라는 순환 작업의 성능은 네트워크 속도와 직결되어 있습니다. 쉽게 말해 네트워크 지연이나 병목현상이 발생

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...

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 외에도 NPU, LPU 기반 인프라를 아키텍처 설계 전략에 반영하기 위해 국내 주요 AI 가속기 기업과 파트너십을 맺어오고 있습니다. AI가 모델 훈련의 시대를 넘어 이제 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 추론 시대로 접어 드는 것에 맞춰 대원씨티에스는 워크로드 유형에 맞는 운영, 비용, 확장 등을 고려해 훈련, 미세 조정, 추론을 위한 최적의 AI 가속기 활용 방안을 제시합니다. 이번 포스팅에서는 추론 워크로드를 위한 선택지 중 하나인 LPU(LLM Processing Unit)에 대해 알아볼까 합니다. LPU와 GPGPU, NPU의 차이 LPU는 NPU(Neural Processing Unit)의 하위 범주

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 효율성과 자동화 수준을 한 차원 높여 궁극적으로 완전 무인화를 지향합니다. 스마트 팩토리의 발전 과정은 초기 PLC와 로봇을 활용한 '자동화 시대'를 거쳐, 클라우드 기술을 접목한 '디지털 트윈 시대', 그리고 최근에는 AI를 현장에서 직접 구현하는 '엣지 컴퓨팅 및 피지컬 AI 시대'로 진화하고 있습니다. 이러한 진화의 흐름 속에서 딥엑스(DeepX)의 DX-M1과 같은 고성능 NPU가 국내외에서 주목받고 있습니다. 포스코DX '포스마스터': 제어와 AI의 완벽한 결합 한국 스마트 팩토리 산업을 선도하는 포스코DX는 DX-M1을 활용하여 기존의 기술적 난제를 해결했습니다. 과거에는 PLC가 설비를 제어하

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 AI는 수동적인 '기록'과 '감시'에 머물던 관제 패러다임을 능동적인 '탐지'와 '대응'으로 전환을 이끈 기술 혁신이었습니다. AI는 지치지 않는 눈으로 방대한 영상을 분석하며 관제 효율을 극대화했습니다. 하지만 이는 시작에 불과했습니다. 1세대 지능형 관제를 이끈 Vision AI가 효율성 증대의 발판을 마련했다면, 진정한 혁명은 이제 막 시작되고 있습니다. 시각과 언어를 동시에 이해하는 비전 언어 모델(Vision Language Model, 이하 VLM)은 인간과 관제 시스템의 관계를 근본적으로 재정의하고 있습니다. AI, 관제 센터의 '눈'이 되다 CCTV 기반 지능형 관제는 AI가 보안 카메라 영

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 가늠해