추론 서비스를 위한 AI 데이터센터 구축 가이드

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 중요합니다. 사용자의 프롬프트를 한 번에 처리하는 단계(Prefill)는 순수 연산 처리량(Computing)이 관건이며, 다음 토큰을 생성해내는 단계(Decode)는 메모리 대역폭과 캐시 접근 효율이 지연 시간(Latency)을 좌우합니다. 이러한 차이를 반영해 서버와 가속기 구성을 달리해야 합니다. 이런 고려 사항을 참조해 추론 워크로드에 맞는 스케일업과 스케일아웃 전략도 수립해야 합니다.

AI 추론 인프라를 위한 KAYTUS의 제안

추론 워크로드를 유연하게 수용할 수 있는 AI 데이터센터 구축과 운영에 도움이 되는 KAYTUS의 6가지 제안을 하나하나 살펴보겠습니다.

먼저, 유연하고 시나리오에 최적화된 하드웨어 포트폴리오를 갖추는 것이 중요합니다. 범용 서버부터 고밀도 다중 노드 서버, 대용량 스토리지에 이르기까지 필요에 정확히 부합하는 하드웨어를 선택해야 합니다. 이와 함께 고속 RDMA 네트워킹 기반의 병목 없는 아키텍처를 구축해야 합니다. 이를 통해 스케일아웃 시 성능이 네트워크 지연 시간으로 인해 저하되지 않고 선형적으로 증가하도록 보장해야 합니다.

'All in Liquid-cooling' 전략을 통해 새로운 차원의 에너지 효율을 달성하는 것도 중요합니다. 참고로 KAYTUS는 콜드 플레이트 부품부터 서버, CDU와 매니폴드를 포함한 캐비닛에 이르기까지 엔드투엔드 액체 냉각 솔루션을 제공합니다.

소프트웨어 계층에서는 지능형 AI DevOps 플랫폼인 MotusAI로 자원 활용을 극대화해야 합니다. MotusAI는 낮은 GPU 활용률 문제를 해결합니다. 클러스터 자원 활용률 70% 이상을 목표로 하며, 세분화된 GPU 공유 및 스케줄링을 지원하고 하이브리드 스케줄링으로 자원 사일로화 문제를 해결합니다. 또한, 자동화된 배포 및 확장 기능으로 트래픽에 기반해 자원을 자동 확장합니다. MotusAI의 스케줄러는 일반적인 스케줄러와 비교할 때 처리량을 크게 높일 수 있고 지연 시간도 눈에 띄게 낮출 수 있습니다.

AIOps 기반의 통합 데이터센터 운영 관리 도구인 KSManage 역시 중요한 역할을 합니다. MotusAI가 AI 워크로드를 관리하는 동안 KSManage는 데이터센터 전체 인프라를 관리합니다. KSManage가 내세우는 차별점은 AIOps 엔진입니다. 이를 통해 사후 대응 방식에서 벗어나 예측 기반의 사전 예방으로 운영 방식을 바꾸어 다운타임을 줄입니다. 자동화된 배치 펌웨어 업그레이드로 유지보수 효율성도 높일 수 있습니다. 또한, 에너지 관리 기능으로 데이터센터의 탄소 발자국을 실시간으로 분석하고 랙 밀도를 최적화하여 에너지 소비도 낮출 수 있습니다.

마지막으로 풀스택(Full-Stack) 접근법을 채택해야 합니다. KAYTUS의 진정한 가치는 개별 구성 요소가 아닌 사전에 통합되고 공동으로 최적화된 전체 스택에 있습니다. PODsys와 같은 도구는 클러스터 환경의 일괄 설치 및 튜닝을 제공하여 하드웨어, 드라이버, 소프트웨어 플랫폼이 처음부터 최적으로 함께 작동하도록 보장합니다. 이러한 원스톱 서비스 접근 방식은 복잡한 AI 인프라 구축의 위험을 줄이고, 가치 실현 시간을 단축하며, 여러 벤더의 구성 요소를 직접 통합해야 하는 DIY 접근 방식에 비해 엄청난 이점을 제공합니다.

추론의 시대, 인프라가 성패를 가른다!

이제 AI의 경쟁력은 모델을 기반으로 비즈니스 성과를 어떻게 올릴 것인가로 주제가 바뀌었습니다. 이제 AI 전환의 성공은 강력한 하드웨어만으로는 가능하지 않습니다. 추론의 시대에 AI 투자가 성과를 내려면 스케일업과 스케일아웃의 균형, 추론 단계별 자원 최적화, AIOps 및 오케스트레이션의 자동화, 그리고 액체냉각 기반의 전력·열 혁신을 유기적으로 결합하는 총체적인 AI 데이터센터 운영 전략에 달려 있습니다. 이제 추론의 시대를 본격적으로 준비해야 할 때가 아닐까요.

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