공공기관의 가상화 인프라 전환이 단순한 외산 소프트웨어 교체에서 GPU를 활용하는 AI·데이터 분석환경 구축으로 이어지고 있다. 기존 물리 PC 중심의 분석 구조를 가상화하면 연구 과제에 따라 컴퓨팅 자원을 나눠 쓰고 필요할 때 확장할 수 있다는 점이 핵심이다. 이노그리드는 중소벤처기업연구원의 빅데이터 분석환경을 국산 프라이빗 클라우드로 전환하면서 GPU 가상서버를 함께 구축했다. 정책 효과 분석과 전망 시뮬레이션 등 연산량이 큰 연구에 필요한 자원을 과제별로 배분할 수 있는 구조다.
클라우드 컴퓨팅·AI 인프라 기업 이노그리드(대표 김명진)는 중소벤처기업연구원의 ‘GPU 기반 AI 빅데이터 분석 인프라 구축’ 사업에 프라이빗 클라우드 플랫폼 ‘오픈스택잇(Openstackit)’과 클라우드 관리 플랫폼 ‘탭클라우드잇(TabCloudit)’을 공급하고 구축을 완료했다.
이노그리드가 중소벤처기업연구원의 ‘GPU 기반 AI 빅데이터 분석 인프라’를 구축했다. 국산 프라이빗 클라우드 플랫폼에 GPU 가상서버를 적용해 연구 과제의 규모에 따라 컴퓨팅 자원을 배분할 수 있도록 구성했다. (자료 제공: 이노그리드)
이번 사업은 중소벤처기업연구원이 운영하는 ‘중소기업 빅데이터 플랫폼(SIMS)’의 분석환경을 고도화하기 위해 추진됐다. 기존 폐쇄형 온프레미스와 물리 PC 중심 구조를 프라이빗 클라우드 기반으로 전환하고 정책 효과 분석과 전망 시뮬레이션 등 고급 분석모형 개발에 필요한 GPU 환경을 확보하는 데 초점을 맞췄다.
도입 과정에서는 국가정보원 보안기능확인서를 취득한 국산 가상화 소프트웨어 요건도 반영했다. 이노그리드는 연구원 시스템실에 관련 장비를 설치하고 네트워크를 구성해 클라우드 서버와 스토리지를 연동했다.
스냅샷과 복제, 동적 스케일, 자원 상태 실시간 모니터링 기능도 적용했다. 가상화된 분석환경의 자원 사용 현황을 확인하고 수요 변화에 따라 인프라를 확장할 수 있도록 한 구조다.
연구마다 필요한 GPU가 다르다…과제 규모 맞춰 가상서버 배분
이번 구축에서 눈에 띄는 부분은 GPU 자원을 가상화된 분석환경에 연결한 점이다. 새로 구축한 가상머신(VM)에 GPU를 적용해 AI·빅데이터 분석 연구에 활용할 수 있도록 했으며 복수 GPU를 함께 사용하는 고성능 개발용 VM도 지원한다.
연구자는 분석 과제의 규모와 연산량에 따라 필요한 자원을 배분받아 사용할 수 있다. 호스트와 가상서버의 자원 상태를 실시간으로 확인하고 사용 추세를 바탕으로 인프라 확장 시점을 판단할 수 있는 모니터링 체계도 구축했다.
이노그리드는 이번 구축 경험을 기반으로 VMware 등 외산 가상화 환경을 전환하려는 공공·기업 고객을 대상으로 기존 워크로드 이전과 운영 연속성을 고려한 마이그레이션 사업을 확대한다는 전략이다. 프라이빗 클라우드에서 멀티·하이브리드 클라우드로 확장하고 GPU를 비롯한 AI 워크로드까지 수용할 수 있는 구조를 제시한다.
이는 회사가 추진하는 ‘From xPU to AI Platform’ 기술 전략과도 연결된다. GPU·NPU·CPU 등 서로 다른 연산 자원과 AI 개발·학습·배포·운영 환경을 하나의 체계로 연결해 고객이 필요한 단계에 맞춰 AI 인프라를 확장하도록 지원하는 구상이다.
김명진 이노그리드 대표는 “공공기관의 인프라 국산화는 기존 외산 가상화 제품을 대체해 이제는 AI의 GPU 자원까지 활용하는 방향으로 진화하고 있다”며 “이번 사업은 국산 클라우드 플랫폼을 기반으로 분석환경을 전환하고 GPU 기반 AI 인프라까지 확장할 수 있는 기반을 마련한 사례”라고 말했다. 이어 “고객이 필요한 규모로 시작해 단계적으로 자원을 확장할 수 있도록 공공 부문의 가상화 전환과 AI 인프라 확장을 지원하겠다”고 덧붙였다.
한편 이노그리드는 최근 델타시스템과 전략적 업무협약을 체결하고 공공 AI·클라우드·정보보안 사업 협력을 추진하고 있다. 이노그리드의 클라우드·AI 인프라 기술과 델타시스템의 공공 SI·정보보안 역량을 결합해 중앙부처와 지방자치단체, 공공기관의 인프라 현대화 사업에 공동 대응할 예정이다.
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