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국가 AI 인프라, 구축 넘어 운영 효율화로…씨이랩, GPU 운영 SW 역량 주목
- 정부, AI 데이터센터 8.4GW 투자 추진…GPU 32만 장 시대 운영 기술 중요성 확대
- 베라루빈 통합 시스템 고도화…클러스터링·자원배분·스케줄링 핵심 기술 부각
- 씨이랩, AstraGo 기반 GPU 자원 통합 관리…구축·운영 연계 역량 강화
국가 인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 확충이 본격화되면서, 하드웨어 확보를 넘어 연산 자원을 효율적으로 관리하는 'GPU 운영 소프트웨어'의 중요성이 커지고 있다. 대규모 AI 데이터센터 구축과 첨단 GPU 도입이 이어지는 가운데, 확보한 자원을 효율적으로 운용하는 기술이 AI 경쟁력의 주요 과제로 떠올랐다. 이에 따라 GPU 인프라 구축 전문성과 자체 운영 솔루션을 갖춘 AI 인프라 소프트웨어 전문기업 씨이랩(189330, 대표이사 윤세혁·채정환)의 사업 전반에 관심이 쏠리고 있다.
정부는 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI를 3대 메가프로젝트로 지정하고 인프라 투자를 추진 중이다. AI 데이터센터 분야는 2035년까지 총 18.4GW 규모로 확충되며, 이 중 1단계로 2029년까지 8.4GW 규모를 우선 구축한다. 이에 따라 국내 GPU 보유량도 기존 약 6만 5000장에서 약 32만 장 수준으로 늘어날 전망이다.
국가 차원의 거점 인프라 구축도 진행되고 있다. 총사업비 약 2조 5000억 원이 투입되는 '국가AI컴퓨팅센터'가 전남 해남 솔라시도에서 착공했다. 센터는 2028년까지 AI 반도체 1만 5000장을 구축할 계획이며, 완공에 앞서 2027년부터 일부 연산 자원을 조기 개방해 산업계와 학계의 수요에 대응한다. 특히 대규모 전력 소비와 발열에 대응하기 위해 설계 단계부터 수랭식 냉각 기술을 적용한 것이 특징이다.
이처럼 AI 컴퓨팅 자원이 증가함에 따라 정책적 관심은 하드웨어 구축을 넘어 효율적 운영으로 이동하고 있다. 정부는 AI 데이터센터 분야의 핵심 확보 기술로 대규모 클러스터링, 자원배분, 스케줄링을 제시했다. 스타트업, 중소기업, 대학, 연구기관 등 다수 이용자가 하나의 인프라를 공동 활용하는 환경에서는 분산된 GPU를 하나의 풀로 묶고(클러스터링), 과제별 권한과 할당량을 관리하며(자원배분), 작업 우선순위에 따라 자원을 배정하는(스케줄링) 기술이 인프라 활용도를 좌우하기 때문이다.
하드웨어 생태계의 변화도 이러한 흐름을 뒷받침한다. 엔비디아의 차세대 플랫폼 '베라루빈(Vera Rubin)' 세대부터는 GPU가 개별 서버 형태가 아니라 GPU·CPU·고속 네트워크·액체냉각 시스템·운영 소프트웨어가 하나로 통합된 표준 시스템으로 공급된다. 이로 인해 과거에는 구축 이후 별도로 검토하던 GPU 자원 관리 및 운영 방식이 초기 설계 단계의 주요 요건으로 편입됐다. 표준 아키텍처에 맞춰 하드웨어 구축과 운영 소프트웨어 구성을 함께 고려해야 하는 구조로 바뀐 것이다.
씨이랩은 이러한 산업 변화에 맞춰 구축과 운영을 아우르는 체계를 강화하고 있다. 구축 영역에서는 신설된 전담 조직을 중심으로 '베라루빈 Professional Service'를 제공하고 있다. 솔루션 아키텍트, 고성능 컴퓨팅(HPC) 성능 튜닝 전문가, GPU 오케스트레이션 개발자로 구성된 이 조직은 인프라 도입 설계부터 시스템 통합, 성능 검증 및 운영 관리까지 지원한다. 특히 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 기반 디지털 트윈 기술을 활용해 GPU 시스템 구성과 전력·냉각 설계를 가상 공간에서 사전 검증함으로써 구축 기간 단축 및 총소유비용(TCO) 절감을 돕는다.
운영 영역에서는 자체 개발한 GPU 인프라 운영 솔루션 'AstraGo(아스트라고)'가 핵심 역할을 수행한다. AstraGo는 물리적으로 분산된 GPU를 하나의 논리적 자원 풀로 통합 관리하며, 멀티테넌트 기반의 자원배분과 큐(대기열) 기반 동적 GPU 할당 기술을 제공한다. AstraGo 적용 시 GPU 활용률을 30% 이상 높이고 AI 개발 환경 구축 시간을 최대 95% 단축한다. 이처럼 GPU 활용률을 개선하고 운영 부담을 낮추는 기술은 고성능 AI 인프라의 투자 효율을 높이는 데 중요한 요소로 평가된다.
나아가 씨이랩은 단일 솔루션을 넘어 AI 데이터센터 통합 관리 제품군으로 확장을 추진하고 있다. GPU 자원 상태를 진단하는 'AstraMon', 자원배분과 머신러닝 운영을 지원하는 'AstraGo'를 연계해 인프라 진단부터 운영·관리까지 체계적으로 제공한다. 이를 통해 AI 연구자뿐만 아니라 인프라 관리자와 비전문가까지 고객층을 넓히고 있으며, 과기정통부 주도의 'AI 데이터센터(AIDC) 얼라이언스'에도 참여하고 있다.
채정환 씨이랩 대표는 "AI 인프라의 가치는 도입 규모가 아니라 도입한 자원으로 만들어내는 성과에서 나온다. 씨이랩은 고객이 확보한 GPU의 투자 성과를 극대화하는 회사다. 구축 역량과 자체 운영 소프트웨어를 결합해 국가 AI 인프라가 성과 창출 단계로 안착하는 데 핵심 역할을 하겠다"고 밝혔다.