KAYTUS MotusAI가 일본 유수 대학의 연구 인프라를 혁신하는 방식

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, 물리학, 수학 등 기초 과학 연구에 깊숙이 이식하여 학문의 지평을 넓히겠다는 야심 찬 목표를 세우고 있습니다. 즉, 직접 축적한 AI 노하우를 바탕으로 기초 과학의 경쟁력을 강화하려는 것이며, 그 본격적인 기술 내재화의 출발점으로 MotusAI를 선택한 것입니다.

한계에 부딪힌 기존 인프라

여기서 소개하는 일본 대학 사례에는 사실 전 세계 주요 대학의 공통적인 고민이 담겨 있습니다. 전 세계적으로 AI를 적극적으로 활용하는 쪽으로 연구 패러다임이 변하고 있습니다. 자연스럽게 실시간 병렬 컴퓨팅 수요가 늘게 되었고 인프라 자원을 어떻게 하면 낭비 없이 더 효율적으로 활용할 것인지에 대한 고민이 깊어지고 있습니다. 일본 대학의 고민을 좀 자세히 들여다 보겠습니다.

이 대학의 고민은 크게 세 가지로 요약됩니다.

첫 번째는 자원 공급과 연구 수요의 불일치입니다. 대규모 모델 학습이 기존 스케줄러에 과부하를 일으키며 우선순위가 높은 중요 연구들이 지연되는 문제가 빈번했습니다. 두 번째는 지능적인 관리 시스템의 부재입니다. 자원 할당을 제어할 체계적인 큐잉 시스템이 없다 보니 관리자가 일일이 수작업 방식으로 조율해야 해 관리 부담이 가중되었습니다. 마지막으로 연구 분야마다 요구하는 모델과 데이터 구조가 제각각이라는 점입니다. 생명 과학부터 로보틱스까지 다양한 연구 환경을 모두 수용할 수 있는 유연한 컴퓨팅 자원 스케줄링 도구 도입이 시급했습니다.

MotusAI 기반 지능형 연구 플랫폼

이러한 복합적인 문제를 해결하기 위해 KAYTUS는 MotusAI 플랫폼을 기반으로 한 통합 솔루션을 제안했습니다. MotusAI는 데이터 전처리부터 모델 학습, 배포, 추론에 이르는 연구의 전체 수명 주기를 지원하는 AI 플랫폼입니다.

MotusAI는 일본 대학의 고민을 어떻게 해결했을까요? 문제 해결 과정을 따라가 보겠습니다. 우선 '통합 관리와 멀티테넌트 격리' 기능으로 서버 한 대에서도 여러 팀이 독립적으로 GPU를 사용할 수 있는 환경을 구축했습니다. 덕분에 여러 연구가 동시에 진행되어도 서로 간섭 없이 작업을 수행할 수 있어 대기 시간이 획기적으로 줄었습니다. 또한, 지능형 스케줄링' 기술이 적용되어 야간 및 공휴일 등 유휴 자원이 발생하는 시간대를 효율적으로 자동 운용할 수 있게 되었습니다 그 결과 관리자의 수동 개입 없이도 GPU 활용률을 90% 이상으로 끌어올리는 놀라운 성과를 거두었습니다.

연구 경쟁력 강화

MotusAI는 안정적인 연구 지원에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 일본 대학은 ‘체크포인트 복구' 기능으로 학습 중 오류가 발생하더라도 중단된 지점부터 자동으로 재개할 수 있게 하여 연구의 안정성을 확보했습니다. 아울러 중앙 집중식 대시보드로 전체 시스템을 실시간 모니터링하여 관리 부담을 절반 이상 줄였습니다.

MotusAI 플랫폼 도입은 일본 대학이 AI 기술 내재화를 바탕으로 추진하고자 한 연구 성과 발전에도 기여하고 있습니다. 모델 개발부터 배포까지 전 과정이 자동화되면서 연구 속도가 빨라졌고 한정된 자원으로도 더 많은 연구를 지원할 수 있게 되었습니다. 무엇보다 추가적인 하드웨어 투자 없이도 기존 인프라의 가치를 극대화하며 투자 대비 수익률(ROI)을 높였다는 점이 주목할 만합니다. 이는 AI 인프라를 단순한 코스트 센터에서 연구 혁신 허브로 활용하고 있다는 것을 의미합니다.

이번 사례는 일본 대학이 MotusAI를 통해 AI 기반 연구 환경을 어떻게 혁신했는지 잘 보여줍니다. 이 성공적인 여정은 AI 시대를 준비하며 비슷한 고민을 하는 다른 연구 및 교육 기관들에 중요한 지표가 될 것입니다. MotusAI와 같은 플랫폼은 단순한 솔루션이 아닙니다.  AI 기반 과학 탐구의 최전선에 서고자 하는 교육기관의 연구 역량을 강화하는 토대로 보아야 할 때가 아닐까요?