SK텔레콤은 AI 개발 환경을 혁신적으로 개선하는 'AI 클라우드 매니저'를 출시했습니다. 이 솔루션은 GPU 자원을 효율적으로 활용하여 AI 서비스 개발에 필요한 모든 과정을 통합 관리합니다. 기업들이 보유한 대규모 GPU 자원을 한 대의 컴퓨터처럼 관리해 성능을 극대화하고, AI 학습 시간을 대폭 단축합니다. 또한, 우선 순위에 따라 자원을 배분하여 효율성을 높이고, 웹 기반 인터페이스를 통해 손쉽게 AI 서비스를 개발할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI 개발 프로젝트의 협업과 관리가 더욱 원활해지며, AI 클라우드 환경에서의 자원 관리가 최적화됩니다. SKT는 이번 출시로 AI 데이터센터 솔루션 사업을 선도할 계획입니다.
[ 목 차 ]
1. SKT 'AI 클라우드 매니저' 출시 배경
1-1. GPU 자원의 중요성과 과제
1-2. AI 서비스 개발의 문제점
1-3. SKT의 AI 클라우드 매니저 도입 배경
2.AI 클라우드 매니저의 주요 기능;
2-1. GPU 클러스터 관리 및 자원 최적화
2-2. AI Job 스케줄러 기능
2-3. AI 개발 환경의 통합 관리
3.MLOps 기반의 효율적 AI 개발
3-1. 데이터 전처리 및 모델 학습
3-2. 모델 배포 및 추론
3-3. 대규모 병렬 학습 환경 제공
4. 기업 고객을 위한 편의성
4-1. 웹 브라우저 기반의 손쉬운 접근성
4-2. 협업 환경 제공
4-3. 비용 효율적 GPU 사용
5. SKT AI 클라우드 매니저의 실제 적용 사례
5-1. 하나금융그룹 프로젝트
5-2. 성공적인 GPU 자원 운영 최적화
6-1. AI 데이터센터의 미래
6-2. GPU 서버와 솔루션의 안정적 공급
6-3. AI 클라우드 솔루션 사업 선도 전략
1-1. GPU 자원의 중요성과 과제
AI 기술의 발달로 인해 GPU(그래픽 처리 장치)의 중요성이 점점 더 부각되고 있습니다. 특히 딥러닝, 머신러닝 등 AI 모델 학습에는 대규모 데이터를 처리할 수 있는 GPU 자원이 필수적입니다. 그러나 AI 프로젝트마다 요구되는 GPU 성능과 사용량이 다양하여, 자원의 비효율적 사용이 큰 문제로 대두되고 있습니다. 프로젝트에 따라 GPU 자원이 낭비되거나 적시에 할당되지 않는 상황이 빈번히 발생합니다.
1-2. AI 서비스 개발의 문제점
AI 서비스 개발 과정은 복잡하고 여러 단계를 거칩니다. 데이터 수집과 전처리, 모델 학습 및 배포, 추론까지의 일련의 과정을 원활하게 관리하지 못하면, 개발 속도가 크게 저하됩니다. 특히, GPU 자원을 어떻게 효율적으로 관리하느냐가 프로젝트 성공에 중요한 요소가 됩니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 AI 개발 과정 전반에 걸친 자원 관리 및 최적화 솔루션이 필요합니다.
1-3. SKT의 AI 클라우드 매니저 도입 배경
SK텔레콤은 AI 인프라 자원 관리의 효율성을 극대화하기 위해 'AI 클라우드 매니저'를 개발하게 되었습니다. 대규모 GPU 자원 관리와 최적화를 목표로 한 이 솔루션은, AI 서비스 개발에 필요한 모든 과정을 통합하여 기업 고객이 더욱 쉽게 AI 환경을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이는 AI 개발 시간 단축과 자원 낭비 방지라는 두 가지 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
2-1. GPU 클러스터 관리 및 자원 최적화
'AI 클라우드 매니저'의 가장 큰 특징은 대규모 GPU 클러스터를 마치 한 대의 컴퓨터처럼 관리할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 여러 프로젝트가 GPU 자원을 효율적으로 나누어 사용할 수 있습니다. 사용하지 않는 GPU 자원을 실시간으로 감지하고 다른 작업에 할당할 수 있는 기능 덕분에 자원 낭비를 최소화할 수 있습니다.
2-2. AI Job 스케줄러 기능
'AI 클라우드 매니저'에는 AI Job 스케줄러 기능이 탑재되어 있습니다. 이는 여러 AI 작업이 동시에 요청될 때, 한정된 GPU 자원을 최적화된 방식으로 배분해 사용자의 작업이 원활하게 진행되도록 돕습니다. 프로젝트의 우선순위에 따라 GPU 자원을 유연하게 관리하고 배분함으로써 효율성을 극대화할 수 있습니다.
2-3. AI 개발 환경의 통합 관리
이 솔루션은 AI 서비스 개발에 필요한 데이터 전처리, 모델 학습, 배포, 추론까지의 모든 과정을 통합 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 각각의 단계는 밀접하게 연결되어 있어, 프로젝트의 전반적인 진행 속도가 향상됩니다. 고객은 이러한 통합된 환경을 통해 AI 개발을 보다 체계적으로 관리할 수 있습니다.
3-1. 데이터 전처리 및 모델 학습
AI 클라우드 매니저는 대규모 데이터를 다수의 GPU에 분산 처리할 수 있는 병렬 학습 환경을 제공합니다. 이로 인해 대규모 데이터의 학습 속도가 크게 향상되며, 이를 통해 더 빠르게 모델을 개발하고 테스트할 수 있습니다. 또한, 데이터 전처리부터 저장, 관리까지 AI 개발에 필요한 전 과정을 쉽게 처리할 수 있습니다.
3-2. 모델 배포 및 추론
'AI 클라우드 매니저'는 학습된 모델을 효과적으로 배포하고, 추론 과정을 최적화합니다. GPU 자원의 효율적 사용을 위해 프로젝트에 최적화된 GPU와 추론 엔진의 조합을 선택할 수 있어, 성능과 비용을 유연하게 관리할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 AI 서비스 개발 과정의 효율성을 높이고, 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
3-3. 대규모 병렬 학습 환경 제공
대규모 병렬 학습 환경은 AI 모델을 더 빠르게 개발할 수 있도록 지원합니다. 수많은 데이터 세트를 동시에 처리할 수 있는 이 환경은, 특히 대규모 AI 프로젝트에 필수적인 요소입니다. 이와 같은 기능을 통해 AI 서비스 개발 속도가 획기적으로 향상됩니다.
4-1. 웹 브라우저 기반의 손쉬운 접근성
AI 클라우드 매니저는 소프트웨어를 설치할 필요 없이 웹 브라우저 기반의 UI를 통해 손쉽게 접근할 수 있습니다. 이를 통해 개발자들은 언제 어디서나 프로젝트에 접근할 수 있으며, 이를 통해 협업의 편의성도 증대됩니다.
4-2. 협업 환경 제공
이 솔루션은 다수의 개발자가 동시에 같은 프로젝트에 접근할 수 있는 협업 환경을 제공합니다. 개발자들은 AI 클라우드 매니저의 직관적인 인터페이스를 활용해 서로 협력하며 AI 서비스를 개발할 수 있으며, 이를 통해 팀 간 소통과 작업 효율이 크게 향상됩니다.
4-3. 비용 효율적 GPU 사용
AI 클라우드 매니저는 고객의 프로젝트에 최적화된 GPU 자원을 선택할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 비용을 절감할 수 있으며, 불필요한 GPU 자원 사용을 최소화할 수 있습니다. 고객은 다양한 조합을 선택하여 성능과 비용을 적절히 조정할 수 있습니다.
5-1. 하나금융그룹 프로젝트
SKT는 하나금융티아이와의 협력을 통해 대규모 GPU 클러스터를 구축하였습니다. 하나금융그룹은 'AI 클라우드 매니저'를 활용해 AI 기술 수요에 유연하게 대응할 수 있는 환경을 구축하였으며, 이를 통해 효율적인 GPU 자원 운영과 AI 개발 속도 향상을 달성하였습니다.
5-2. 성공적인 GPU 자원 운영 최적화
이번 프로젝트를 통해 하나금융그룹은 학습 및 작업 시간을 크게 단축할 수 있었으며, AI 클라우드 매니저의 GPU 자원 최적화 기능을 통해 프로젝트 효율성을 극대화했습니다. 이는 다른 금융권 및 대기업에도 좋은 사례로 작용하고 있습니다.
6-1. AI 데이터센터의 미래
SKT는 AI 데이터센터 솔루션의 발전을 통해, 다양한 산업에서 AI 기술을 더욱 손쉽게 도입할 수 있는 환경을 제공할 계획입니다. GPU 자원과 AI 솔루션의 안정적 공급을 통해 AI 기술의 보편화를 추진하고 있습니다.
6-2. GPU 서버와 솔루션의 안정적 공급
SKT는 앞으로 AI 데이터센터와 GPU 서버를 안정적으로 공급하고 이를 관리할 수 있는 다양한 솔루션을 제공할 예정입니다. AI 클라우드 매니저와 같은 필수 솔루션을 통해 기업들이 AI 서비스를 쉽게 도입하고 활용할 수 있도록 지원할 계획입니다.
6-3. AI 클라우드 솔루션 사업 선도 전략
SKT는 AI 클라우드 솔루션 사업 분야를 선도하기 위해 지속적인 기술 개발과 솔루션 제공을 확대하고 있습니다. AI 기술이 필요한 다양한 산업 분야에 맞춤형 솔루션을 제공함으로써, AI 클라우드 서비스의 리더로 자리 잡을 계획입니다.