모니터링 화면에는 사용 중으로 표시
AI 인프라 운영의
5가지 한계
GPU·네트워크·스토리지를 통합 추적하는 시스템이 없기 때문입니다.
막대한 GPU 자본 투자에도 운영은 5가지 구조적 한계에 부딪힙니다.
-
01
낮은 GPU 활용률
평균 50~60%. 할당된 100%에서도 실제 코어 활용은 절반에 그칩니다.
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02
자원의 분절화
GPU와 네트워크가 워크로드에 따라 파편화되고, 대기 시간이 늘어납니다.
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03
네트워크 병목 발생
단일 경로 의존, 학습과 추론을 넘어 SLA가 깨집니다.
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04
이기종 가속기 복잡성
구성형 NVIDIA·AMD·국산 NPU 환경의 운영 SW 투입이 늘어납니다.
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05
인프라 종속성
기존 솔루션은 특정 벤더·클라우드·워크로드에 묶입니다.
Layer-1
USER INTERFACE
Web GUI (관리자 · 사용자)
SDK (CLI / API)
Job 제출 · 상태 조회 · 이력 관리
Layer-2
GPUBASE CORE
Booster
GPU 성능 최적화
Control Tower
GPU 자원 격리·통합
Monitor Tower
Full-stack 통합 관제
JONATHAN DRIVE (데이터) · Clustering · Logging · Failure Analysis
Layer-3
ORCHESTRATION
VMware · OpenStack
Kubernetes · SLURM
Job 오케스트레이션 · 상태 제어
Layer-4
H/W INFRASTRUCTURE
GPU · NPU · DPU
RDMA · InfiniBand
이기종 인프라 통합
3 PLATFORM MODULES
3개 모듈 · 한 플랫폼
서버에 설치해 적용합니다. 학습·추론 코드는 수정하지 않습니다.
GPU 성능 최적화
SETUP — VM/물리 서버 설치 · 학습·추론 코드 무변경
- 다중경로 전송 기술 특허 1건 · 국제 학술지 게재
- AI 트래픽 우선순위 제어 특허 4건 · 최상위 국제 학회 발표
- JONATHAN vLLM Engine 특허 3건
GPU 자원 격리·통합
SETUP — Container / FaaS 환경 · 이기종 가속기 통합 운영
- 하드웨어 격리 + 소프트웨어 분할 MIG 한계 보완
- 이기종 연합학습 클러스터 국내 최초 · 데이터 이동 최소화
- CLI / API SDK Multi-tenant 자원 배분
Full-stack 통합 관제 비용
SETUP — 관리자/사용자별 맞춤 · 클러스터 전체 + 노드 상세 뷰
- Full-stack 모니터링 SM 점유율·메모리·전력·RDMA·IOPS
- 비용 분석 대시보드 LLM 서빙 · 임베딩 · 배치DB 항목별
- 부서별 원가 배분 토큰 정산 기반 Chargeback
- Web GUI Dashboard 설치 없이 브라우저 접근
슬라이싱은
시작점일 뿐입니다.
GPU 활용률 93% · 네트워크 활용률 98%는
세 자원이 함께 움직여야 가능합니다.
SLA 보장
학습이 추론을 밀어내지 않는 일.
시장 평균
Best-effort sharing — 트래픽이 커지면 SLA가 깨짐
GPUBASE
PeRF- AI 트래픽 차등서비스 기술
부하 256× 환경에서 추론 변동 10% 미만자원 분할
하나의 GPU를 목적에 맞게 나누는 일.
시장 평균
고정 분할 — 워크로드 변화에 즉시 대응하기 어려움
GPUBASE
MIG 또는 SW 기반 GPU 분할 기술
이기종 가속기 통합 운영통신 경로
GPU 사이 데이터를 빠르게 보내는 일.
시장 평균
단일 경로 RDMA — 클러스터 전체가 한 경로 속도에 묶임
GPUBASE
UL-MPRDMA — 다중 경로 RDMA
분산 학습 1회 60초 → 33초경쟁 솔루션과의 차원별 비교
하드웨어부터 오케스트레이션까지, 운영 환경과 연결되는 호환성을 기준으로 비교합니다.
| 항목 | A. 하드웨어 분할 도구 | B. K8s 확장형 GPU 가상화 플랫폼 | C. HPC 스케줄러 · 통합 관리 포털 | GPUBASE |
|---|---|---|---|---|
| 차원 1 · 자원 분할 | ||||
| 정적 슬라이싱 | ||||
| 동적 미세분할 | - | △ | - | |
| 컨테이너 · VM 통합 | △ | △ | ||
| 차원 2 · 통신 경로 | ||||
| RDMA 지원 | △ | |||
| 다중 경로 RDMA | - | - | - | UL-MPRDMA (자체개발 다중경로 기술) |
| 클러스터 통신 최적화 | - | - | △ | |
| 차원 3 · SLA 보장 | ||||
| QoS 우선순위 | △ | △ | △ | |
| 학습 · 추론 동시 SLA | - | - | - | PeRF |
| 부하 자동 선점 | - | - | - | |
| + α | ||||
| 이기종 가속기 통합 | - | △ 특정 벤더 한정 | △ | NVIDIA · AMD · NPU |
| 학술 검증 | - | - | - | 다수의 SCI(E)급 저널 및 세계적 수준의 국제 학회 |
| 글로벌 CSP 실증 | - | - | - | 글로벌 3대 CSP 기술검증 |
| 부서별 Chargeback | - | △ | △ | |
| 운영 비용 가시화 | - | △ | △ | |
Before vs After
다중 경로 최적화
특허 출원 11건
GPU 활용률 :
개선 효과
- P99 최대
- 45%
- 평균
- 34%
PeRF 트래픽 차등 제어
특허 출원 4건
1x
256x
부하 결과
- 추론 변동
- <10%
JONATHAN vLLM Engine
특허 출원 3건
GPU 부하 높음 · 속도 우선
GPU 부하 낮음 · 품질 우선
부하 결과
- 추론 길이
- 자동 조절
가속기·클라우드·프레임워크 호환성
벤더·가속기·클라우드 환경에 종속되지 않고 보유한 인프라와 운영 구조를 그대로 활용합니다.
ACCELERATORS
NVIDIA A100 · H100 · H200 · B200AMD Instinct MI SeriesGoogle Cloud TPU국산 NPU 가속기Rebellions ATOMFuriosaAI RNGDDeepX Edge SoC
CSP · DEPLOYMENT
AWSMicrosoft AzureGoogle CloudNaver CloudOn-premisesPrivate CloudHybrid
AI FRAMEWORKS
PyTorchTensorFlowDeepSpeedMegatron-LMvLLMONNXTensorRTTriton Inference
ORCHESTRATION · FABRIC
Kubernetes (K8s)VMware · OpenStackSLURMBare-Metal · FaaSRoCEv2 · InfiniBand (NDR/HDR)Ethernet · GPUDirectGPUDirect Storage
조직 유형별 활용 시나리오
운영 환경과 목적에 맞춰 GPU 자원을 배치하고, 성과를 수치로 확인합니다.
CSP · 클라우드
고객별 GPU 격리 배분 + SLA 보장
Multi-tenant GPU 서비스 · 고객별 격리·SLA 보장
OBSERVABILITY
GPU와 보드 상태를 한 화면에서 확인하고 운영 기준을 통일합니다.
공통 분산 환경 운영
AI · HPC
분산 학습과 추론 워크로드에 필요한 자원을 유연하게 연결합니다.
딥러닝·대규모 학습
RESEARCH · AI
작은 실험부터 대규모 서비스까지 자원 흐름을 일관되게 관리합니다.
지속 가능한 AI 운영
측정된 운영 성과
추가 GPU 구매 없이 — 글로벌 CSP 3사 실증 · 자체 RoCEv2 클러스터 검증.
24.2×
美 1·2위 클라우드 성능 개선
93%
GPU 활용률 (대규모 글로벌 CSP 환경 실증 실측)
100%
추론 SLA 보장
86건
국내외 특허
학습 24.2× 가속 · 추론
SLA 안정 동시 달성
DeepSpeed + PEFT(LoRA) 분산학습 / vLLM 분산추론. KT Mi:dm 2.0(11B),
Qwen 2.5(72B), ALLM.H(27B) 실제 운영 모델로 부하 4단계(None-하-중-상) 정량 측정.
| 검증 항목 | 부하 하 | 부하 중 | 부하 상 |
|---|---|---|---|
| PT1 분산학습 (27B) | 1.97× 가속 | 6.36× 가속 | 24.2× 가속 |
| PT2 추론 응답시간 | 증가 없음 | 97.5% 억제 | 91.5% 억제 |
| PT3 혼합부하 (학습+추론) | - | 학습 6.56× + 추론 SLA 안정 | - |
| PT4 장애 복구 | 장애 발생 시 무중단 유지 · 자동 복구 | ||
| PT5 혼합 워크로드 | 최대 2,000개 동시 실행 · GPU 활용률 최대 93% · 큐 대기시간 최대 93%↓ | ||
| PT6 장애 감지·복구 | 장애 44초 이내 자동 감지 · 14~16초 이내 복구 | ||
| PT7 All-Reduce 대역폭 | 저부하 +141% | 중부하 +560% | 고부하 +2,375% |
다른 솔루션과 차이점
| 항목 | 기존 솔루션 | 클라우드 서비스 | GPUBASE |
|---|---|---|---|
| GPU 자원 정책 | 제한적 | 서비스별 상이 | 통합 정책 |
| Multi-tenant | 부분 지원 | 상품 단위 | 기본 제공 |
| vLLM Engine | 별도 구성 | 제한적 | 운영 레이어 통합 |
| 관측성 | 도구 분산 | 콘솔 종속 | 통합 모니터링 |
| 확장성 | 환경별 설정 | 클라우드 종속 | 이기종 환경 대응 |
GPU 100장 기준
연간 ~21억원 절감
유휴 자원을 줄이고 필요한 만큼만 배분해 운영 비용을 낮춥니다.
도입 전 활용률
50%실질적인 파워는 100장 중 50장 분의 파워만 사용하고
전력·냉각·공간 비용만 소비되며,
연간 유휴 비용 수십억원에 달하게 됩니다.
도입 후 활용률
93%정책 기반 자원 분할과 통합 운영
23장
GPU 추가 구매 불필요
GPUBASE 적용 기준
~21억
연간 비용 절감
GPUBASE 적용 기준
30%
운영 효율 개선
GPUBASE 적용 기준
운영 환경에서 검증
REFERENCE 01
대기업 S사 · 프라이빗 클라우드
- 국내 1위 EPC사 민간 폐쇄형 프라이빗 클라우드
- GPU 클러스터 환경에서 GPUBASE 공급 · 운영
- Transparent 설치 → 기존 워크로드 중단 없이 적용
REFERENCE 02
정부부처 · 공공
- 공공 보안 환경 요건 대응
- 정부부처·지자체 AI 데이터센터 다년 운영
- 망분리·인증 환경에서 안정적 운영 실적
호환 생태계
- AWS
- Microsoft Azure
- Megazone
- DAEWON CTS
- KT
- SKT
- Rebellions
- FuriosaAI
- MangoBoost
- LG전자
- NVIDIA
우리 환경에는 어떤 구성이 맞습니까?
3개 등급으로 환경과 규모에 맞춰 도입. Transparent 설치 · 4~6주 일정.
Standard
Booster Only
VM 기반 · Single-tenant
가장 빠른 효과 확인. Transparent 설치, 기존 워크로드 변경 없이 GPU 성능 최적화.
- Booster (다중경로 · PeRF · vLLM Engine)
- Transparent 설치 · 학습/추론 코드 수정이 불필요
Professional
Booster + Control Tower
GPU 가속부터 관리까지.
워크로드 변경없이 GPU 성능 최적화, GPU 분할 관리.
- Standard 포함
- Control Tower (MIG+자체 미세분할)
- 이기종 연합학습
Enterprise
Full Module
공공 · 대규모 · 보안 환경
공공 보안 환경 운영 · Full-stack 관제 + 이상 징후 자동 분석.
- Professional 포함
- Monitor Tower (통합 GUI · Alert)
- Failure Analysis · 감사 추적
