AI 혁신을 이끄는 GPU 서버의 미래: 래블업과 NVIDIA의 전략적 접근

1. 요약

• 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)의 진화는 오늘날 기술 세계에서 혁신의 새로운 경지를 열고 있습니다. 특히 GPU 서버는 이러한 혁신의 중심에 자리잡고 있으며, AI 및 딥러닝 모델의 훈련, 미세 조정 및 추론 과정에서 필수적인 역할을 수행하고 있습니다. GPU는 대량의 데이터를 병렬로 처리할 수 있는 능력 덕분에, AI 개발에 있어 중요한 기술적 요소로 자리매김하고 있습니다. 본 글은 래블업의 AI 개발 플랫폼인 백엔드닷에이아이와 NVIDIA의 고성능 GPU 솔루션을 통하여, 이러한 기술적 배경과 GPU의 필요성을 자세히 살펴보고, 다양한 테크 기업들의 성공 사례를 통해 미래의 전망을 논의합니다.

• AI의 발전은 그 자체로도 놀라운 진전을 보이고 있지만, 그 이면에 있는 기술적 지원이 없었다면 이는 불가능했을 것입니다. 특히, GPU는 수천 개의 코어를 통해 데이터 처리의 혁신을 가능하게 하여, AI 모델의 훈련 속도와 성능을 비약적으로 증가시켰습니다. NVIDIA의 최신 아키텍처인 A100과 H100은 AI 처리에 필요한 모든 요소를 충족시키는 뛰어난 성능을 제공하며, 이를 통해 AI 모델의 복잡한 연산을 효율적으로 수행할 수 있게 합니다. 이러한 기술은 오늘날 AI 혁신의 중심에 있으며, 더 많은 기업들이 이를 도입함에 따라 업계의 판도가 변화하고 있습니다.

• 또한, 래블업의 AI 플랫폼은 GPU 가상화 기술을 활용하여 여러 사용자가 하나의 GPU 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 기업들이 AI 개발을 위한 비용을 절감하고, 자원의 낭비를 최소화하기 위한 시행착오 속에서 지속적으로 발전하는 모습을 보여줍니다. 특히 R&D와 비즈니스 기능의 통합을 통해 빠르게 변하는 시장에 적응하고, 고객 맞춤형 서비스를 제공함으로써 기업은 경쟁력을 높이게 됩니다. 향후 AI와 GPU 기술의 발전은 더욱 가속화될 것임을 예고하며, 이는 새로운 비즈니스 모델과 혁신적 솔루션의 출현을 동반하게 될 것입니다.

2. AI와 GPU: 기술적 발전의 필수 요소

• 2-1. AI의 발전과 GPU의 역할

• 인공지능(AI)의 발전은 데이터 처리 능력의 혁신 없이는 불가능했습니다. 특히, AI 모델의 훈련과 추론 과정에서 요구되는 방대한 데이터 처리량과 계산능력은 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 의존도를 높였습니다. GPU는 그 설계 특성상 병렬 처리에 최적화되어 있어 수천 개의 코어를 동시에 활용하여 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다. 최근 다가오는 AI 혁신의 중심에는 NVIDIA와 같은 기업들이 공급하는 고성능 GPU가 자리하고 있습니다. 특히, NVIDIA의 A100과 H100 GPU는 각각 Ampere와 Hopper 아키텍처에 기반하여 구축되어 있으며, AI 처리에 있어 뛰어난 성능을 제공합니다. 이러한 GPU는 AI 트레이닝 시 수많은 파라미터를 동시에 학습할 수 있도록 지원하여, 기계 학습 모델의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 모델이 더 복잡해질수록, GPU의 성능은 그 중요성을 더해가고 있습니다. 특히 큰 데이터셋을 다루는 딥러닝 분야에서의 GPU의 중요성은 갈수록 커지며, 이것이 시대의 흐름을 이끌고 있습니다.

• 2-2. 병렬 처리와 GPU의 이점

• GPU는 다수의 코어를 기반으로 하여 병렬 처리를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이 기술적 특징은 대규모 계산 작업, 예를 들어, 인공지능 훈련 및 고급 데이터 분석에서 큰 이점을 제공합니다. CPU는 일반적으로 수 개에서 수십 개의 코어를 가지고 연속 처리에 최적화되어 있는 반면, GPU는 수천 개의 코어를 할당하여 동시에 여러 작업을 하도록 설계되었습니다. 이로 인해 GPU는 비디오 게임의 실시간 렌더링, 머신 러닝 모델 훈련, 데이터 시뮬레이션 등에서 병렬 처리를 통해 성능을 극대화하게 됩니다. NVIDIA의 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 플랫폼은 이들 GPU의 잠재력을 극대화하는 핵심 요소로 작용하여 개발자들이 병렬 처리에 최적화된 코드를 작성할 수 있게 돕습니다. 이를 통해 AI 및 딥러닝 알고리즘의 훈련 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 딥러닝 프레임워크에서 GPU 가속을 통해 훈련 속도를 최대 100배까지 증가시킬 수 있다는 연구 결과가 있습니다.

• 2-3. 딥러닝과 고성능 서버의 필요성

• 딥러닝은 인공지능 분야에서 혁신적인 발전을 이루었지만, 이를 구현하기 위해서는 막대한 계산 자원과 고성능 서버가 필수적입니다. 특히, 대량의 데이터 셋을 처리하고 수많은 변수와 파라미터를 학습하는 모델을 훈련하기 위해서는 고성능 GPU가 필요합니다. 래블업과 NVIDIA의 GPU 솔루션들이 고민된 이유입니다. GPU 서버는 이러한 복잡한 계산을 병렬로 수행하여 훈련 시간을 단축하고 모델의 성능을 향상시킵니다. NVIDIA의 TensorRT와 cuDNN 같은 라이브러리는 GPU 최적화를 위한 핵심 도구로 사용되며, 이러한 도구들이 고성능 GPU와 결합될 때 딥러닝 모델의 훈련 및 추론에서 뛰어난 효율성을 보여줍니다. 또한, AI 기술의 지속적인 발전과 함께 이러한 고성능 서버는 AI 모델을 현실에서 활용 가능하게 만들며, 기업들이 시장 경쟁력을 갖추는 데 기여하는 기술적인 혁신의 주축이 되고 있습니다.

3. 래블업의 혁신적 AI 플랫폼 소개

• 3-1. 백엔드닷에이아이의 기능

• 래블업의 AI 개발 플랫폼인 백엔드닷에이아이(Backend.AI)는 AI 인프라를 혁신적으로 변화시키는 솔루션으로, 다양한 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 특히 GPU 가상화 기술을 활용하여, 동일한 GPU 자원을 여러 사용자가 효율적으로 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 GPU 가상화는 기업이 비용을 절감하고 성능을 극대화할 수 있는 기회를 제공합니다. 사용자는 단일 GPU 환경에서 발생할 수 있는 제한을 뛰어넘어, 여러 대의 GPU를 동시에 활용하여 대규모 트레이닝 및 인퍼런스 작업을 수행할 수 있습니다.

• 또한, 백엔드닷에이아이는 사용자에게 직관적인 그래픽 유저 인터페이스(GUI)를 제공하여, AI 개발자가 복잡한 인프라를 관리하는 데 소요되는 시간과 노력을 줄이고, 개발에만 집중할 수 있도록 돕습니다. 이 플랫폼은 데이터의 입출력, 연산 자원의 할당 및 관리, 보안 설정 등의 기능을 포함하여, AI 개발자가 보다 효과적으로 작업할 수 있도록 면밀하게 설계되어 있습니다.

• 3-2. GPU 가상화와 GUI 도구의 장점

• GPU 가상화 기술은 래블업의 가장 큰 강점 중 하나로, 소수의 실제 GPU 하드웨어를 다수의 가상 GPU로 나눌 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 기업들은 필요 없는 자원 낭비를 줄이고, GPU 사용 대수를 감소시킴으로써 비용 효과성을 극대화할 수 있습니다. 이 시스템 내에서 각 사용자는 자신의 작업에 맞는 가상 GPU를 배분받아, 경쟁적으로 자원을 활용하며 필요한 계산 작업을 수행할 수 있습니다.

• 또한, 백엔드닷에이아이의 GUI 도구는 기술적으로 부족한 팀에서도 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 캠페인이나 프로젝트를 수행할 때 필요한 다양한 설정을 직관적으로 조절할 수 있으며, 복잡한 코드나 명령어 입력 없이도 손쉽게 환경을 구성할 수 있습니다. GUI는 개발자뿐 아니라 비즈니스 관련 인사들에게도 이해하기 쉬운 형태로 도구를 제공합니다.

• 3-3. R&D 및 비즈니스 통합 기능

• 래블업의 백엔드닷에이아이는 R&D(연구 및 개발)와 비즈니스 기능을 통합하여, 기업들이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. AI 및 머신러닝 모델의 개발, 테스트 및 배포를 단일 플랫폼에서 쉽게 진행할 수 있도록 하여, 환경 구성에 드는 시간과 자원을 대폭 절감할 수 있습니다. 이는 특히 스타트업이나 중소기업이 AI 기술을 빠르게 적용하고 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 큰 도움이 됩니다.

• 또한, 이 플랫폼은 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 다양한 API와 통합 기능을 지원합니다. 이를 통해 기업들은 다른 소프트웨어와 원활하게 연결되며, 자체 비즈니스 모델에 맞춘 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다. 이러한 통합 기능은 기업들이 프로세스를 자동화하고 운영 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다.

4. NVIDIA와 고성능 GPU 서버의 변혁

• 4-1. NVIDIA의 서버 솔루션

• NVIDIA는 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 시장을 선도하는 회사로 알려져 있습니다. 그들의 서버 솔루션은 특히 대규모 데이터 처리와 딥러닝 모델의 훈련에 최적화되어 있습니다. NVIDIA의 A100 및 H100 GPU는 이러한 목적을 이뤄내기 위한 최첨단 기술을 제공합니다. 이 GPU들은 혼합 정밀도 계산을 지원하여 효율성과 처리 성능을 극대화합니다. 특히 A100 GPU는 다중 인스턴스 GPU(MIG) 기술을 통해 여러 작업을 동시에 수행할 수 있게 해주며, 이는 대규모 시스템에서의 유연성과 확장성을 도모합니다.

• 4-2. Supermicro 및 GIGABYTE와의 협력

• NVIDIA는 Supermicro 및 GIGABYTE와 협력하여 고성능 GPU 서버 솔루션을 제공합니다. Supermicro는 에너지 효율성과 고성능을 동시에 만족시키는 서버 설계를 통해 AI와 딥러닝 워크로드에 최적화된 하드웨어를 제공하며, 여러 GPU를 결합하여 높은 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 또한, GIGABYTE는 사용자 맞춤형 시스템 구성을 통해 다양한 HPC 요구에 대응할 수 있도록 설계되었습니다. 이들은 전반적으로 NVIDIA의 GPU와 완벽하게 통합되는 아키텍처를 갖추고 있어 높은 메모리 대역폭과 우수한 처리 능력을 제공합니다.

• 4-3. 딥 러닝을 위한 최적화된 환경

• 딥러닝과 AI의 발전에 따라, 기업들은 대량의 데이터 처리 및 모델 학습이 가능하도록 최적화된 환경을 필요로 하고 있습니다. NVIDIA의 GPU 서버는 높은 성능을 요구하는 워크로드를 처리할 수 있는 전용 하드웨어로써, AI 훈련과 추론을 더욱 эффектив적으로 만듭니다. PCIe 5.0 인터페이스와 같은 최신 기술은 CPU와 GPU 간의 데이터 전송 속도를 두 배로 늘려, 대량의 데이터 세트를 신속하게 처리 가능하게 합니다. 이를 통해 기업들은 데이터 분석과 인사이트 도출의 시간 압박을 크게 줄일 수 있습니다.

5. 테크 기업들의 성공 사례와 전략

• 5-1. AI와 HPC의 실제 적용 사례

• 최근 몇 년간 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)의 발전은 여러 기술 기업들이 다양한 산업 분야에서 혁신을 이루는 데 크게 기여했습니다. 특히 GPU 서버를 활용한 AI 모델 교육 및 추론이 이러한 사례들을 통해 잘 드러납니다. 예를 들어, 메타(Meta)는 라마 3 모델을 훈련하는 데 2만 5천 대의 GPU를 사용하여 단 2개월 만에 대량의 데이터를 처리하고 성능을 극대화했습니다. 이는 대규모 분산 처리 시스템이 어떻게 효율적으로 운영될 수 있는지를 보여주는 좋은 사례입니다. 이처럼 많은 기업들이 고성능 GPU 서버를 활용하여 복잡한 학습 모델을 신속하게 구축하고 운영하는 데 집중하고 있습니다.

• 5-2. 기업별 GPU 활용 전략

• 각 기술 기업들은 GPU를 활용하는 전략이 다릅니다. 예를 들어, 래블업은 AI 개발 과정에서 GPU 가상화 기술을 도입하여 한 대의 GPU에서 여러 사용자가 동시에 작업할 수 있도록 하면서도 비용 효율성을 증대시켰습니다. 반면, NVIDIA는 자사의 GPU를 더욱 최적화하여 AI 모델 학습 및 추론에 필요한 높은 성능을 제공합니다. 또한, 슈퍼마이크로와 GIGABYTE는 NVIDIA의 GPU 솔루션을 통합하여 AI 및 HPC 성능을 높이는 서버 시스템을 구축하고 있습니다. 이들은 데이터 중심의 비즈니스 모델을 채택하여, 다양한 규모의 AI 프로젝트에서 GPU 리소스를 적절하게 활용하고 있습니다.

• 5-3. 미래를 대비한 혁신 방향

• AI와 HPC 분야에서의 혁신은 지속적으로 발전하고 있으며, 이에 따라 기업들은 미래에 대비하기 위한 다양한 전략들을 구사하고 있습니다. 예를 들어, 래블업은 AI 인프라스트럭처의 표준화를 통해 더 많은 기업들이 AI를 쉽게 활용할 수 있도록 지원하는 데 주력하고 있습니다. 이는 기술 발전 속도가 빨라지고 있는 현재, 기업들이 신규 기술에 쉽게 적응할 수 있게 해 줄 것입니다. 이러한 혁신은 기술 기업들이 AI와 HPC의 융합을 통해 경쟁력을 유지하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다. 따라서 지속적으로 변하는 시장 환경에 대한 철저한 분석과 기술 개발은 테크 기업들이 성공적으로 미래를 대비하는 데 중요한 요소로 작용할 것입니다.

결론

• AI와 GPU 서버의 융합은 앞으로의 기술 혁신에서 핵심적인 역할을 담당할 것입니다. 래블업과 NVIDIA의 사례는 그런 변화를 잘 보여주며, 고성능 리소스를 통해 어떻게 AI 개발이 더욱 효율적으로 이루어질 수 있는지를 제시합니다. 이러한 발전을 통해 기업들은 보다 뛰어난 성능과 경쟁력을 갖추게 될 것입니다. 또한, 각기 다른 산업 분야에서 AI의 응용 가능성은 혁신적이며, 이를 통해 기업들은 새로운 시장을 개척하고 지속 가능한 성장을 달성할 수 있는 실마리를 찾을 수 있습니다.

• 향후 지속적인 기술 변화와 혁신에 대한 주의 깊은 관찰이 필요하며, AI와 GPU 기술이 전 세계 산업을 변화시키는 방식에 대한 이해는 매우 중요해질 것입니다. 또한, 이러한 기술 advancements가 기업의 전략적 방향에 어떤 영향을 미칠 것인지에 대한 심도 깊은 분석이 요구되며, 이를 통해 변화하는 시장 환경에 성공적으로 대응할 수 있는 기본적인 기반을 마련할 수 있습니다. AI와 GPU 기술이 더욱 발전함에 따라, 테크 기업들은 새로운 비즈니스 기회를 활용할 수 있는 능력을 기르게 될 것이며, 이는 21세기 기술 발전의 또 다른 혁신을 예고하고 있습니다.

용어집

• GPU 서버 [기술]: 고성능 컴퓨팅 및 인공지능 모델의 훈련과 추론에 최적화된 그래픽 처리 장치가 탑재된 서버.

• 고성능 컴퓨팅(HPC) [기술]: 대규모 데이터 처리와 복잡한 계산을 효율적으로 수행하기 위해 설계된 컴퓨팅 환경.

• GPU 가상화 [기술]: 하드웨어 GPU 자원을 여러 사용자가 동시에 사용할 수 있도록 가상화하는 기술.

• MIG(다중 인스턴스 GPU) [기술]: NVIDIA의 A100 GPU에서 여러 작업을 동시에 처리할 수 있게 해주는 기술.

• CUDA [소프트웨어]: NVIDIA의 병렬 처리 플랫폼으로, 개발자들이 GPU에서 실행할 수 있는 프로그램을 작성할 수 있도록 지원.

• TensorRT [소프트웨어]: NVIDIA의 고성능 딥러닝 추론 라이브러리로, AI 모델의 효율적 실행을 지원.

• cuDNN [소프트웨어]: 딥러닝 모델의 훈련과 추론을 위한 NVIDIA의 CUDA 기반 라이브러리.

• 딥러닝 [기술]: 인공지능의 한 분야로, 다층 신경망을 이용해 데이터를 분석하고 학습하는 기술.

• API [기술]: 소프트웨어 응용프로그램 간의 상호작용을 정의한 인터페이스.

출처 문서

• 'Backend.AI'... AI 인프라의 미래를 바꿀 래블업의 전략https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=30007
• AI, HPC 및 딥 러닝을 위한 고성능 GPU 서버 | NVIDIA Supermicro GIGABYTE 서버https://ascentoptics.com/blog/ko/gpu-server/
• NVIDIA GPU 및 CUDA를 사용하여 LLM의 훈련, 미세 조정 및 추론 설정https://www.unite.ai/ko/nvidia-gpus-%EB%B0%8F-cuda%EB%A5%BC-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%97%AC-%ED%9B%88%EB%A0%A8-%EB%AF%B8%EC%84%B8-%EC%A1%B0%EC%A0%95-%EB%B0%8F-llms-%EC%B6%94%EB%A1%A0-%EC%84%A4%EC%A0%95/
• 고급 컴퓨팅 및 딥 러닝을 위한 GPU 서버의 성능 활용https://www.fibermall.com/ko/blog/gpu-server.htm?srsltid=AfmBOoow5sw7DbxPldA_Bskh7Yl0qdBRsttNt0-kqJ_fJdI8knbqiop1