아크릴, 550조 AI 데이터센터 메가프로젝트 본격화… ‘GPUBASE’ 공급 레퍼런스 확보
+ 모듈형 AI 데이터센터 구축 사업에 AI 인프라 운영 플랫폼 적용
+ 정부 AI 데이터센터 메가프로젝트 추진 속 국산 운영 소프트웨어 수요 확대 기대
인공지능 전환(AX) 인프라 전문기업 아크릴이 AI 인프라 운영 플랫폼 ‘GPUBASE’를 기반으로 AI 데이터센터 시장에 진출한다. 아크릴은 공시를 통해 국내 모듈형 데이터센터(MDC, Modular Data Center) 구축·공급 사업에 11억원 규모의 1차 GPUBASE 공급계약을 체결했다고 2일 밝혔다.
이번 계약은 모듈형 데이터센터에 적용되는 보급형 GPUBASE 공급 건이다. 아크릴은 1차 공급에서 자원 운영과 작업 스케줄링을 중심으로 한 기본형 구성을 제공한다. 후속으로 예정된 2차 고급형은 통합 관제 대시보드를 포함한 풀스택 구성으로, NVIDIA H200 NVL GPU 서버, 직접액냉(DLC) 랙, 고속 네트워크 패브릭을 갖춘 고밀도 연산 환경에 적용될 예정이다.
모듈형 데이터센터는 전력·냉각·서버·네트워크 등 핵심 설비를 컨테이너 단위로 규격화해 현장에 빠르게 설치하는 방식이다. 대규모 중앙집중형 시설보다 구축 기간이 짧고 수요에 따라 유연하게 확장할 수 있어, GPU 인프라를 직접 갖추기 어려운 지역·공공·연구·산업 현장의 분산형 인프라 대안으로 주목받고 있다.
이번 공급계약은 아크릴이 기존 AI 소프트웨어 역량을 데이터센터 구축·운영 영역으로 넓혔다는 점에서 의미가 있다. 특히 대규모 실증을 통해 성능을 확인한 GPUBASE가 실제 납품으로 이어지면서 신사업 레퍼런스와 매출 다변화 기반을 마련했다.
최근 정부와 주요 기업이 발표한 투자 계획도 관련 시장 확대 기대감을 높이고 있다. 정부는 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’를 통해 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 육성하겠다는 계획을 제시했다. 정부는 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하고, 투자 유치 포함 약 550조원 규모의 민관 투자를 추진한다. SK의 2단계 확장 프로젝트까지 포함하면 2035년까지 총 18.4GW 규모로 확대될 전망이다.
이에 따라 고성능 GPU를 효율적으로 운영할 수 있는 국산 인프라 소프트웨어와 전력·냉각·관제 솔루션의 중요성도 커지고 있다. AI 데이터센터의 경쟁력은 단순한 GPU 확보를 넘어 전력 효율, 냉각 안정성, 네트워크 병목 해소, 자원 활용률 개선에서 좌우되기 때문이다.
GPUBASE는 GPU·서버·스토리지·네트워크 자원을 하나의 환경에서 관리하는 AI 인프라 운영 플랫폼이다. 자원 배분, 작업 스케줄링, 통신 최적화, 통합 관제, 장애 감지·복구 등을 지원해 데이터센터 운영 효율을 높인다. 아크릴은 이를 모듈형 데이터센터뿐 아니라 향후 대형 AI 데이터센터까지 확대 적용한다는 계획이다.
아크릴은 최근 글로벌 3대 클라우드 환경에서 1,272개 GPU 규모로 진행한 ‘K-Scale Evaluation’에서 GPUBASE의 첫 단계 성능검증을 실시한 바 있다. 해당 검증에서 GPUBASE는 고부하 AI 학습 환경의 처리 속도를 최대 24배 향상시키고, GPU 활용률을 90% 이상으로 높이는 결과를 보였다. 이를 통해 유휴 자원을 줄이고 작업 처리 효율을 높여 데이터센터 총소유비용(Total Cost of Ownership) 개선과 전력비용 절감에도 기여할 수 있다.
아크릴 관계자는 “이번 계약은 GPUBASE가 실증 단계를 넘어 실제 AI 데이터센터 구축 현장에 적용되는 첫 사례”라며 “모듈형 데이터센터를 시작으로 다양한 인프라 환경에서 안정적인 운영 역량을 입증해 나가겠다”고 말했다.
이어 “아크릴은 2차 고급형 공급을 포함해 국산 AI 인프라 운영 플랫폼의 상용 적용 사례를 확대하고, 데이터센터 운영 소프트웨어 시장에서 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 덧붙였다.<끝>
그림 1. 아크릴이 'GPUBASE'를 공급한 모듈형 AI 데이터센터. 컨테이너형 데이터센터가 지역·공공 현장과 전력 인프라를 연결하는 분산형 AI 인프라 실행 모델을 형상화했다.
■ 용어 설명
모듈형 데이터센터(MDC): 전력·냉각·서버·네트워크를 컨테이너 단위로 규격화해 현장에 빠르게 설치·확장하는 데이터센터.
GPUBASE: 흩어진 GPU·서버·네트워크·스토리지를 하나로 묶어 활용률과 통신 성능을 높이는 아크릴의 AI 인프라 운영 소프트웨어. 다음 3개 모듈로 구성되며, 운영 환경에 맞춰 필요한 만큼 단계적으로 도입할 수 있다.
부스터(Booster) · 통신 가속: GPU 간 데이터 전송을 여러 경로로 고르게 분산하고(다중경로 전송), 급한 추론이 대용량 학습·전송에 밀리지 않도록 우선 처리해(트래픽 차등화) 통신 병목을 줄인다.
컨트롤 타워(Control Tower) · 자원 운영: GPU 분할·공유, 서로 다른 종류의 가속기(GPU·NPU 등) 통합, 다중 사용자 작업 스케줄링으로 유휴 자원을 줄이고 활용률을 높인다.
모니터 타워(Monitor Tower) · 통합 관제: GPU·네트워크·스토리지·작업 현황을 웹 화면(GUI)에서 실시간으로 보고, 계정·자원 할당을 관리한다.
직접액냉(DLC, Direct Liquid Cooling): 고성능·고발열 GPU를 액체로 직접 식히는 냉각 방식으로, 고밀도 서버 운용에 사용.
NVIDIA H200 NVL: 대규모 AI 학습·추론에 쓰이는 고성능 GPU.
네트워크 패브릭: 다수의 GPU·서버를 고속으로 연결하는 통신 구조. 아크릴은 개방형 이더넷(RoCEv2) 기반 기술을 보유.
K-Scale Evaluation: 1,000장 단위 GPU 규모의 상용 클라우드 환경에서 GPUBASE 성능을 검증한 대규모 실증 프로젝트.