교육·연구

[카이스트 AI대학원] AI 연구·개발 효율화를 위한 통합 플랫폼 도입

카이스트 AI대학원은 한정된 예산 내에서 GPU 자원을 유연하게 확장하고, 언제 어디서나 AI 연구를 수행할 수 있도록 클라우드형 AI 개발 통합 플랫폼을 도입했습니다.

Cheetah

유연한 GPU 확장과 AI 연구 환경 필요

카이스트 AI대학원은 단기 프로젝트 수행을 위해 한정된 예산 안에서 GPU 자원을 신속하게 확장할 수 있는 환경이 필요했습니다. 또한 장소 제약 없이 AI 연구를 지속하고, 연구 목적에 맞는 라이브러리와 스토리지를 손쉽게 활용할 수 있는 기반이 요구되었습니다.

GPU 활용 효율과 연구 환경 접근성 확보

한정된 예산 내에서 GPU 자원을 효율적으로 활용하면서, 연구자가 언제 어디서나 필요한 AI 개발 환경을 즉시 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심 과제였습니다.

  • GPU 자원 확장 필요: 단기 프로젝트에 맞춰 GPU 자원을 유연하게 확장할 수 있는 환경 필요

  • 원격 연구 환경 필요: 인터넷 접속만으로 언제 어디서나 AI 연구를 수행할 수 있는 환경 필요

  • 개발 환경 구성 필요: 기본 스토리지와 다양한 AI 라이브러리·프레임워크를 활용할 수 있는 환경 필요

클라우드형 AI 개발 통합 플랫폼 제공

치타를 통해 사용량 기반 GPU 활용 환경과 원격 접속 기반 연구 환경을 제공하고, 기본 스토리지와 버전별 AI 라이브러리·프레임워크를 함께 지원했습니다.

  • 사용량 기반 GPU 환경 제공: 플랫폼 내 GPU 자원을 필요한 만큼 사용하고 비용을 효율적으로 관리할 수 있는 환경 제공

  • 접속 기반 연구 환경 제공: 인터넷이 가능한 곳에서 즉시 AI 연구를 수행할 수 있는 환경 제공

  • 스토리지·라이브러리 통합 지원: 기본 스토리지와 버전별 AI 라이브러리·프레임워크를 함께 제공

AI 연구 효율성과 비용 절감 효과 확보

연구자는 장소 제약 없이 AI 연구를 지속할 수 있게 되었고, GPU 자원을 유연하게 활용하면서 비용 부담을 줄일 수 있게 되었습니다. 또한 기본 스토리지와 버전별 라이브러리를 활용해 연구 목적에 맞는 환경을 빠르게 구성하고, 단기 프로젝트도 안정적으로 수행할 수 있게 되었습니다.

  • 연구 접근성 향상: 언제 어디서나 접속해 AI 연구를 수행할 수 있는 환경 확보

  • 비용 절감 효과 확보: 사용량 기반 GPU 활용으로 AWS 인스턴스 대비 비용 절감 가능

  • 연구 환경 구성 효율 향상: 기본 스토리지와 버전별 라이브러리를 활용해 빠른 연구 환경 구성 가능

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