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[한국생산기술연구원] HPC 기반 AI 연구개발 환경을 위한 통합 플랫폼 구축

한국생산기술연구원은 엔지니어링 산업의 디지털 전환과 고부가가치화를 지원하기 위해, 고성능 컴퓨팅 인프라 기반의 AI 분석지원 플랫폼을 구축했습니다. 이를 통해 산·학·연 사용자가 빅데이터 분석부터 AI 모델 개발·배포, 자산 공유까지 수행할 수 있는 통합 연구개발 환경을 마련했습니다.

Cheetah

엔지니어링 빅데이터 활용을 위한 AI 연구개발 환경 필요

한국생산기술연구원은 엔지니어링 산업에 AI와 빅데이터 등 디지털 기술을 접목해 산업 경쟁력을 높일 수 있는 기반을 마련하고자 했습니다. 이를 위해 대규모 HPC 인프라를 효율적으로 운영하면서, 산·학·연 사용자가 빅데이터를 활용해 AI 모델 개발과 실증까지 수행할 수 있는 통합 환경이 필요했습니다.

HPC 기반 AI 연구개발과 자산 활용 체계 확보

고성능 컴퓨팅 자원을 안정적으로 운영하면서, 다수 사용자가 독립적인 환경에서 빅데이터 분석과 AI 연구개발을 수행하고, 결과물을 공유·활용할 수 있도록 하는 것이 핵심 과제였습니다.

  • HPC 인프라 운영 체계 필요: A100 GPU 48대의 고성능 자원을 효율적으로 관리·운영할 수 있는 체계 필요

  • 멀티 사용자 연구 환경 필요: 산·학·연 다수 사용자가 동시에 활용할 수 있는 빅데이터 분석 및 AI 연구개발 환경 필요

  • ML 파이프라인과 자산 관리 필요: 데이터 관리부터 모델 개발·배포, 연구·교육 자산 공유까지 이어지는 체계 필요

HPC 자원 운영과 AI 연구개발을 아우르는 분석지원 플랫폼 구축

치타를 통해 고성능 인프라 자원을 가상화해 효율적으로 운영하고, 빅데이터 분석·AI 개발 환경, 원클릭 배포, 연구·교육 자산 관리 기능을 함께 제공했습니다.

  • 가상화 기반 HPC 자원 관리 제공: 쿠버네티스 기반으로 고성능 인프라 자원을 효율적으로 운영·할당 가능

  • AI 개발 환경과 배포 프로세스 제공: 데이터 관리, 모델 개발, 원클릭 배포까지 이어지는 연구개발 환경 제공

  • 다양한 자산 관리·공유 지원: Jupyter Notebook, PDF, MP4, PPT 등 연구·교육 자산의 통합 관리와 공유 지원

산학연 AI 연구 효율과 인프라 활용성 향상

한국생산기술연구원은 48대의 A100 GPU 자원을 보다 효율적으로 운영하고, 사용자에게 필요한 만큼 자원을 안정적으로 제공할 수 있는 체계를 확보하게 되었습니다. 또한 사용자는 독립적인 AI 개발 환경을 빠르게 구성하고, 다양한 연구·교육 자산을 하나의 플랫폼에서 관리·공유하며 분석, 개발, 실습을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 되었습니다.

  • 인프라 운영 효율 향상: 고성능 GPU 자원을 필요한 만큼 할당해 자원 낭비를 줄이고 운영 효율 향상

  • 연구개발 환경 구성 속도 향상: 사용자별 독립적인 AI 개발 환경을 빠르게 구성해 분석·개발 수행 가능

  • 자산 활용성과 협업 강화: 다양한 AI 자산을 통합 관리·공유해 연구, 교육, 실습 활용도 향상

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