| 씨이랩, 'AI 인프라 최적화' 주제 기술 세미나 개최 - AI 모델 학습 및 추론 과정에서 GPU 활용 극대화 솔루션 AstraGo 소개 강현수 기자 visso8478@naver.com |
| 2025년 02월 12일(수) 06:07 |
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씨이랩이 선보인 AstraGo는 AI 모델 학습 및 추론 과정에서 GPU 활용도를 극대화하는 GPU 인프라 관리 솔루션이다. AI 프로젝트 운영에 필수적인 자동 분배, 실시간 모니터링, 잡 스케줄링, 분산 학습 지원 기능을 갖추고 있으며, Kubernetes 기반 워크로드와 연동해 다수 사용자가 동시에 최적화된 GPU 리소스를 활용할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 AI 개발자들의 생산성을 높이고, GPU 사용 비용을 크게 절감할 수 있다.
씨이랩(코스닥 189330)은 2010년 설립된 AI 영상분석 전문기업으로, 대용량 영상 데이터 분석에 특화된 기술을 인정받아 2021년 2월 코스닥에 상장했다. 주요 사업으로는 AI를 통한 실시간 영상분석(VidiGo, XAIVA), AI 학습용 합성데이터 생성(X-GEN), GPU 툴링 솔루션(AstraGo)이 있다. AI 컴퓨팅 분야의 선도기업인 엔비디아(NVIDIA) GPU에 자사 솔루션을 탑재해 판매하는 어플라이언스 사업에서 경쟁력을 확보했다.
특히 GPU 분할(가상화) 기술을 적용해 단일 GPU에서도 여러 워크로드를 동시 수행할 수 있어 기업들은 동일 자원으로도 더욱 높은 처리량을 확보하고 TCO (Total Cost of Ownership)를 절감할 수 있다. 또한 AstraGo는 HPE OneView 등 주요 IT 서버 환경과의 완벽한 연동을 지원해 소프트웨어와 하드웨어를 단일 플랫폼으로 통합 관리할 수 있다. 서버 상태 모니터링, 로그 분석, 자원 최적화 및 장애 예측 등 운영·유지보수 전 과정을 단순화해 AI 인프라 관리의 안정성과 효율성을 동시에 강화한다.
최신 업데이트된 RedFish 연동 서비스를 통해 폭넓은 하드웨어의 모니터링·제어가 가능하며, 세부적인 리포트 지표를 기반으로 유지 관리 비용을 줄이고 운영 가시성을 높일 수 있다.
에이에스티글로벌과 협업해 마련된 이번 기술 세미나는 AstraGo의 강력한 기능을 직접 체험하고, GPU 자원 관리 자동화와 Kubernetes 기반 분산 학습 적용 방법을 확인해 프로젝트 일정 단축과 비용 절감 가능성을 실감했다.
씨이랩은 이번 세미나를 시작으로 장기적인 기술 공유 세션을 마련해 국내외 기업 기관이 AI 인프라를 효과적으로 도입하고 운영할 수 있도록 지원할 방침이다. 씨이랩 유진수 매니저는 “GPU 최적화라는 핵심 강점을 바탕으로 반도체·바이오·금융 등 고성능 연산이 필요한 산업을 적극 공략할 것”이라며 “AstraGo를 통해 글로벌 IT 기업 및 국내 대기업·연구소와 PoC (Proof of Concept)를 확대해 시장 점유율을 늘리겠다”고 밝혔다.
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강현수 기자 visso8478@naver.com
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