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[셀트리온] 셀트리온 AI 서버 및 Ops 플랫폼 구축

셀트리온은 외부 AI 모델 활용이 제한된 환경에서 내부 연구 및 업무 AX를 추진하기 위해 치타를 AI 플랫폼으로 선정하였으며, 단계적인 GPU 증설 및 전사 AI 개발·운영을 위한 환경을 구축하였습니다.

Cheetah

전사 AX 및 내부 연구 확대를 위한 AI 플랫폼 구축

외부 AI 모델 활용이 제한된 환경에서 전사 AX와 내부 연구 부문의 AI 활용을 확대하기 위해, 자체 AI 모델 개발과 GPU 자원 운영을 지원하는 통합 AI 플랫폼 구축을 추진하였습니다.

폐쇄망 AI 개발과 GPU 인프라 확장을 위한 운영 기반 확보

폐쇄망 환경에서 자체 AI 모델을 개발하고 기존 연구 데이터와 GPU 인프라를 연계하는 동시에, 향후 지속적인 GPU 증설에 대응할 수 있는 통합 운영 체계가 필요했습니다.

  • 폐쇄망 AI 개발 환경 필요: 외부 AI 모델 활용이 제한된 환경에서 자체 AI 모델을 개발·운영할 수 있는 플랫폼 필요

  • 연구 데이터와 GPU 자원 연계 필요: 기존 대용량 연구 데이터와 신규 GPU 인프라를 연계한 통합 연구 환경 필요

  • GPU 인프라 확장 대응 필요: 향후 지속적인 GPU 증설에 대응할 수 있는 안정적인 자원 관리 및 운영 체계 필요

AI 개발·GPU 자원 통합 플랫폼 구축

치타 플랫폼을 기반으로 기존 연구 데이터와 GPU 인프라를 연계하여, AI 모델 개발과 GPU 자원 관리를 하나의 환경에서 수행할 수 있는 통합 플랫폼을 구축하였습니다.

  • AI 모델 개발·운영 환경 구축: 치타를 통해 폐쇄망 내부에서 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있는 환경 구성

  • 연구 데이터 활용 환경 구성: 기존 대용량 연구 데이터를 AI 모델 개발에 활용할 수 있도록 플랫폼과 연계

  • GPU 자원 통합관리 체계 구축: GPU 자원을 플랫폼에서 통합 관리하고 향후 인프라 증설까지 대응할 수 있는 운영 환경 구성

AI 연구 효율성 및 GPU 자원 운영 효율 향상

표준화된 AI 개발 환경과 GPU 자원 통합관리 체계를 통해 연구 데이터의 활용도를 높이고, 전사 AI 활용 확대와 지속적인 GPU 인프라 확장을 위한 기반을 마련하였습니다.

  • AI 연구 개발·효율 향상: 공통 개발 환경을 기반으로 AI 모델 개발과 운영 과정을 체계화하여 연구 업무 효율 향상

  • 연구 데이터 활용 확대: 기존 대용량 연구 데이터를 AI 모델 개발에 연계하여 보유 데이터의 활용 범위 확대

  • GPU 자원 운영 효율 향상: GPU 자원 관리를 통해 활용도를 높이고 지속적인 인프라 증설에 대응할 수 있는 운영 기반 확보

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