연구 및 교육 환경에 최적화된 GPU 라이선스

연구 및 교육 환경에 최적화된 GPU 라이선스

엘리스

2023. 9. 21.

카이스트

업종, 규모

  • 학교
  • 1,000명 이상

도입 서비스

  • GPU

도입 목적

SW중심대학사업 내 연구 및 프로젝트

카이스트

카이스트(KAIST)는 과학 인재 양성과 국가 정책으로 추진하는 과학기술 연구 수행을 위해 설립된 대한민국의 국립 특수 대학교입니다. 국내 최초의 연구 중심 이공계 특수 대학원으로 설립된 이래 지속적으로 과학 기술 인재를 양성하며 대한민국의 과학과 공학의 발전을 이끌어왔는데요. 과학 기술 혁신을 위한 기초 연구, 융복합 연구 등 활발한 연구 활동을 통해 새로운 가치를 창출하고 국가의 발전에 기여하고 있습니다.


SW중심대학사업 연구 및 프로젝트를 위한 GPU 라이선스

‘SW중심대학사업’은 과학기술정보통신부에서 대학 교육을 소프트웨어 중심으로 혁신함으로써 SW 전문인력을 길러낼 수 있도록 지원하는 사업입니다. 카이스트는 2022년 SW중심대학에 선정되어 포용적 글로벌 AI·SW 인재 양성에 힘쓰고 있습니다.

SW중심대학사업 내 산학 협력 연구 과제, 캡스톤 프로젝트, 창업 촉진 프로그램 등의 연구 및 프로젝트를 수행하기 위해서는 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요한데요. 카이스트는 연구 및 교육 환경에서 요구되는 다양한 GPU 카드 및 성능 규격을 유연하게 수용하기 위해 크레딧 개념으로 퍼블릭 클라우드 라이선스를 도입하고자 하였으며, 여러 업체 중 엘리스를 선정하여 엘리스 GPU 서버를 도입하였습니다.


자유롭게 사용할 수 있는 GPU 크레딧

GPU에서의 ‘크레딧’은 구매한 GPU 컴퓨팅 총량에서 자유롭게 자원을 사용할 수 있는 권리를 의미합니다. 카이스트에서 도입한 GPU 라이선스는 크레딧 방식으로 제공되며 1년 이내 총량에서 차감되는 형태로 소진됩니다. 크레딧 방식을 통해 필요한 만큼의 GPU 자원을 할당하여 원하는 규모의 학습·연구·업무 수행에 적절히 사용할 수 있습니다. 또한 크레딧 소진 후 추가 비용이 발생할 경우에는 동일한 요금 체계로 추가 요금 정산이 가능하도록 제공되며, 크레딧 관리를 위한 빌링 계정까지 설정할 수 있습니다.


연구 과제를 위한 고성능 컴퓨팅 자원

카이스트 GPU 사용처는 크게 고성능 GPU 기반 연구 과제, 산학협업 교과목 연계 과제, 일반 GPU 기반 연구과제로 나눌 수 있는데요. 특히 대용량 GPU 컴퓨팅이 요구되는 연구 과제가 포함되어 있기 때문에 반드시 20코어 이상의 2CPU 형태로 제공되어야 한다는 요건이 있었습니다. 엘리스 GPU는 사용처에 따라 제공 시간, 크레딧 개수가 각각 다르게 제공되었습니다.

자유로운 자원 프로비저닝 및 회수

엘리스 GPU 리소스는 카이스트 연구진들이 자유롭게 사용할 수 있도록 자원 프로비저닝 및 회수가 진행되었는데요. A100 기반의 최신 GPU 카드를 클라우드 포털(사용자 콘솔)에서 사용자의 조작을 통해 즉각적으로 프로비저닝하여 제공하였습니다. 프로비저닝은 사용자의 요구에 맞게 시스템 자원을 할당, 배치, 배포해 두었다가 필요시 시스템을 즉시 사용할 수 있는 상태로 미리 준비해 두는 것을 뜻합니다. 엘리스 GPU는 사용 규모에 따라 클라우드 포털을 통해 즉각적으로 사용자에게 인도하였으며 용도 및 목적이 달성되면 즉시 자원을 회수하도록 구축하였습니다. 이러한 자유로운 자원 프로비저닝 및 회수를 통해 사용자의 요구에 맞게 시스템을 제공하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

엘리스는 각 기업 및 기관 전용 도메인을 개설하여 GPU 통합 관리 대시보드 기능을 제공합니다. 대시보드를 통해 GPU 및 추가 컴퓨팅 자원의 할당량과 실시간 사용량을 관리하는 것이 가능합니다. 아래 이미지와 같이 총 할당된 인스턴스 자원 상태와 사용률을 대시보드로 한눈에 확인할 수 있습니다. 또한 GPU와 CPU사용률, 메모리 사용률, 스토리지 등을 일자별로 확인할 수 있으며, 최근에 추가된 NPU 역시 자원 사용률을 바로 확인할 수 있습니다. 이러한 기능으로 주어진 자원을 효율적으로 사용하는 것이 가능해졌으며, 기업 수요에 따른 커스텀 GPU 인스턴스 요청까지 단번에 진행할 수 있습니다.



▲ 인스턴스 자원 사용률을 확인할 수 있는 대시보드 화면


▲ NPU/GPU 온디맨드 대시보드 화면


카이스트는 연구 및 프로젝트를 수행하기 위해 다양한 부분을 고려하여 GPU 라이선스를 도입하였는데요. 고성능 GPU, 국내 데이터 센터, 자원 프로비저닝 및 회수 여부 등 여러 요건을 충족하는 엘리스 GPU 라이선스를 도입하여 SW중심대학사업 연구 및 프로젝트를 원활하게 진행할 수 있었습니다.



AI 연구의 핵심은 인력, 데이터 그리고 컴퓨팅 자원이라고 할 수 있습니다. 그만큼 연구에서 고성능 컴퓨팅의 중요성이 더욱더 강조되고 있는데요. AI 교육, 연구, 경진대회 등 다양한 목적으로 GPU 도입이 필요하시다면 엘리스에서 합리적인 가격으로 우수한 GPU 자원을 사용해 보시는 것을 추천해 드립니다.


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