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[IT뉴스]이노그리드, 중소벤처기업연구원 AI 분석환경 구축…가상화·GPU 통합

온카뱅크관리자

2026-10-01 13:47:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> '오픈스택잇·탭클라우드잇' 적용…xPU·AI 플랫폼으로 확장 
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 (지디넷코리아=한정호 기자)이노그리드가 기존 가상화 인프라와 그래픽처리장치(GPU)를 하나의 체계에서 운영할 수 있는 인공지능(AI) 분석 환경을 구축했다. 단순히 GPU를 추가하는 데 그치지 않고 기존 IT 인프라를 AI 워크로드까지 확장할 수 있는 구조를 구현해 기업·공공의 AI 인프라 전환 시장 공략에 나선다는 목표다.
 이노그리드는 자체 프라이빗 클라우드 플랫폼 '오픈스택잇'과 클라우드 관리 플랫폼 '탭클라우드잇'을 기반으로 중소벤처기업연구원의 'GPU 기반 AI 빅데이터 분석 인프라 구축' 사업을 완료했다고 1일 밝혔다.
 이번 사업을 통해 중소벤처기업연구원의 중소기업 빅데이터 플랫폼(SIMS) 분석 환경은 기존 폐쇄형 온프레미스와 물리 PC 중심 구조에서 클라우드 기반 자원 체계로 전환됐다. 고급 분석 모델 개발에 필요한 고성능 GPU 연산 환경도 함께 구축됐다.
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 <img alt="이노그리드가 중소벤처기업연구원의 GPU 기반 AI 빅데이터 분석 인프라 구축 사업을 완료했다. (사진=이노그리드)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/01/ZDNetKorea/20261001134101681ypfk.png" data-org-width="638" dmcf-mid="q9KJCbrNoI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/01/ZDNetKorea/20261001134101681ypfk.png" width="658">
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 이노그리드가 중소벤처기업연구원의 GPU 기반 AI 빅데이터 분석 인프라 구축 사업을 완료했다. (사진=이노그리드)
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 핵심은 GPU를 가상화 자원으로 활용할 수 있도록 한 것이다. GPU를 장착한 가상머신(VM)에서 AI 빅데이터 분석을 수행하고 고성능 연산이 필요한 경우 여러 GPU를 결합한 개발용 VM을 활용할 수 있도록 설계했다.
 GPU 자원은 VM 단위로 할당한다. 분석 과제의 성격과 규모에 따라 필요한 자원을 유연하게 배분할 수 있도록 구성했다. 호스트와 가상서버 단위의 자원 상태를 실시간으로 확인하고 사용 추세를 바탕으로 증설 시점을 예측할 수 있는 모니터링 체계도 적용했다.
 이노그리드는 이번 구축 구조를 기존 가상화 환경을 AI 인프라로 확장하는 기반으로 활용할 계획이다. VM웨어 등 외산 가상화 환경을 전환하려는 고객이 기존 VM 워크로드를 프라이빗 클라우드로 옮긴 뒤 멀티·하이브리드 클라우드와 GPU 기반 AI 워크로드까지 하나의 체계에서 운영하도록 지원한다는 구상이다.
 최근 AI 인프라 시장의 관심이 GPU 확보에서 확보한 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐로 확대되는 점도 겨냥했다. 업무용 가상화 환경과 AI 연산 환경을 별도로 운영하는 대신 하나의 관리 체계에서 자원을 배분·제어해 기존 IT 인프라와 AI 인프라 간 단절을 줄이는 방식이다.
 이같은 전략은 이노그리드가 추진하는 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 비전과도 연결된다. GPU뿐 아니라 신경망처리장치(NPU), 중앙처리장치(CPU), 양자처리장치(QPU) 등 다양한 xPU 인프라를 AI 개발·학습·배포·운영 환경까지 단일 컨트롤 플레인으로 연결·제어하는 것이 핵심이다.
 이노그리드는 이를 바탕으로 기존 가상화 인프라 현대화에서 멀티·하이브리드 클라우드, GPU 기반 AI 워크로드로 이어지는 확장 구조를 고도화할 계획이다. 고객이 기존 IT 인프라를 모두 교체하지 않고도 필요한 시점과 규모에 맞춰 AI 인프라를 단계적으로 확대할 수 있도록 지원한다는 목표다.
 김명진 이노그리드 대표는 "가상화 전환과 GPU 도입을 별개의 과제가 아니라 하나의 체계 안에서 다뤄야 AI 인프라를 효율적으로 확장할 수 있다"며 "이번 사업은 가상화 인프라와 GPU 자원을 한 체계에서 운영하는 구조를 국산 클라우드 플랫폼으로 구현한 사례"라고 말했다.
 이어 "기존 인프라 현대화부터 xPU 자원과 AI 개발·운영 환경까지 하나로 잇는 기술 체계를 고도화해 고객이 기존 인프라를 바탕으로 AI 인프라를 넓혀갈 수 있도록 하겠다"고 덧붙였다.
 한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)
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