엘리스 클라우드 : AI 연구를 고도화할 GPU 클라우드 서비스 사업

해외 GPU 클라우드 서비스의 불편함

GPU 클라우드 서비스 시장에서는 아직 해외 기업들이 강세를 보이고 있는데요. 대표적으로 Colab이 있습니다. Colab은 브라우저 상에서 바로 주피터 노트북 환경을 이용할 수 있는 GPU 클라우드 서비스를 무료로 제공해줍니다. 이 외에도 Microsoft Azure, Amazon Web Service (AWS), Google Cloud Platform (GCP) 등과 같이, GPU Virtual Machine (VM) 서비스(GPU 개념 및 활용 예시 더 알아보기)를 제공하는 기업들도 있습니다.

다만 이러한 해외 서비스들은 국내에서 사용하기에 아쉬운 부분이 많습니다. 특히 해외 클라우드 서비스는 단기적인 GPU 자원 할당에 제약이 많고, 서버와 프로그램 설치 과정도 복잡합니다. 또한 사용자 가이드가 어색하게 번역되어서 이용에 어려움을 주기도 하고, 개인정보 보호법 등 국내법으로 인해 AI 학습에 필요한 데이터들이 제한되기도 합니다.

이에 KT, 네이버, 카카오 등 국내 IT 기업들을 중심으로 국내 GPU 클라우드 서비스 개발이 본격화되고 있는데요. 최근 기업들은 국내 사용자들의 불편함을 해소하고, 국내법에 부합하는 자체 GPU 클라우드 서비스를 개발하며 국내 GPU 클라우드 시장을 개척하고 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 국내 기업 중 엘리스의 클라우드 기반 GPU 서비스에 대해 소개하려고 합니다.

엘리스 클라우드 인프라: Elice Cloud

Elice Cloud는 모듈형 데이터 센터 기반으로 구축된 GPU 서버팜 클라우드 인프라로 엘리스가 직접 설계하였는데요. 다양한 DX/DT 시나리오에 최적화된 맞춤형 클라우드 인프라를 합리적인 가격에 제공하며, 국내 보안 규정을 준수한다는 장점이 있습니다. 또한 GPU 중 최상위 사양을 가진 NVIDIA A100 80GB 기반으로 자원을 구성했으며, 자체 개발한 동적 GPU 자원 할당 및 분배 기술을 통해 효율적인 GPU 환경을 제공할 수 있습니다.

국내 환경에 최적화된 엘리스 클라우드를 이용할 경우 위와 같은 기능들을 어떻게 활용할 수 있을까요? 지금부터 엘리스 클라우드를 활용한 서비스인 엘리스프로젝트를 소개하겠습니다.

GPU를 활용한 엘리스 GPU 클라우드 서비스 프로젝트

엘리스프로젝트는 GPU 포함 컴퓨팅 자원과 주피터 노트북을 기반으로 한 서비스입니다. AI 학습/연구/업무에서 프로그래밍 프로젝트 수행 시 활용할 수 있는데요. 엘리스프로젝트는 CPU, RAM, DISK, GPU 등의 자원을 할당하여 원하는 딥러닝이나 머신러닝 기반의 학습/연구/업무를 수행할 수 있는 환경을 제공합니다. 여기서 말하는 프로젝트란, 주피터 노트 기반 프로그래밍 실행 환경을 칭하는 명칭입니다. 엘리스프로젝트는 기본적으로 하나의 프로그래밍 프로젝트 당 하나의 개발 환경을 실행할 수 있습니다. 프로젝트 사용자는 인공지능 연구자들이 주로 사용하는 툴인 주피터 노트북으로 코드를 작성 및 실행할 수 있습니다. 엘리스프로젝트는 추후 Visual Studio Code와 Orange 3까지도 자원을 확장할 계획이니 더욱 유용하게 사용하실 수 있을거라 생각합니다.

*주피터 노트북은 파이썬을 비롯한 다양한 프로그래밍 언어로 코드 작성 및 실행이 가능한 통합 개발 환경이며 오픈소스 기반의 웹 플랫폼입니다.

AI 연구/개발자들에게는 GPU와 같은 고성능 컴퓨터 자원이 필수입니다. 이와 더불어 개발자 구성원 간의 프로그래밍 프로젝트 협업 환경 개선에 대한 니즈가 커지고, 민감한 데이터를 합법적으로 다룰 수 있는 국내 데이터 센터의 필요성까지 더해졌는데요. 이러한 GPU 클라우드 시장에 대한 니즈를 해소하고자 엘리스는 엘리스프로젝트를 런칭하게 되었습니다. GPU의 활용도는 무궁무진한데요. 지금부터 엘리스프로젝트를 통해 GPU의 어떤 기능들을 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.

GPU를 활용한 경진대회

경진대회는 여러 명의 참가자들이 주가 예측과 같은 실생활의 문제를 머신 러닝, 인공지능 등의 방법으로 해결하는 대회인데요. 참가자들의 코딩 실력 우열을 가릴 수 있는 경쟁적인 요소를 갖춘 교육 과정입니다. 경진대회에서는 공평하게 순위를 매기기 위해서 모든 참가자들에게 동일한 스펙의 환경을 제공할 수 있어야 하는데요. 개런티 된 런타임, 서버 성능, 시간 등 모든 조건이 동일하게 주어져야 공평한 대회를 주최할 수 있습니다.

엘리스 클라우드는 모든 경진대회 참가자에게 미리 정해진 동일한 환경을 제공해줄 수 있습니다. 이뿐만 아니라 많은 수의 참가자가 동시에 자원을 사용해도 일관된 성능을 유지할 수 있도록 최적화되어 있습니다. 엘리스 클라우드를 경진대회에서 활용하는 경우 가격은 사용량 기반으로 측정되며 환경 구성 커스텀이 가능합니다. 최근 엘리스 클라우드는 A사에서 참가자 1,700명 규모의 머신러닝 경진대회를 보장된 성능으로 자원 할당을 제공하며 성공적으로 프로젝트를 마쳤습니다.

GPU를 활용한 런박스 실습

엘리스 런박스 실습은 유연한 자원 할당을 기반으로 한 교육 콘텐츠와 러닝 시스템의 통합이라고 볼 수 있습니다. 인공지능 연구나 수업을 할 경우, 깊이 있는 수업과 연구를 진행하기 위해서 고성능 GPU가 필요한데요. 다만 고성능 GPU는 대부분 비용이 비싼 경우가 많아서 GPU 구축 환경은 열악한 편이라고 합니다. 예를 들어 인공지능 연구실은 주로 학교나 연구소 등의 기관에서 GPU를 제공 받는데, 이때 GPU 자원은 매우 제한적이라 사용하는데 제약이 많습니다.

엘리스 런박스는 편리한 인터페이스에서 개발을 쉽게 할 수 있는 환경을 제공하여 GPU 자원 부족 등의 문제를 해결하고자 하였습니다. 엘리스 런박스는 공동 참여가 가능해서 팀 프로젝트 시 유용하게 사용할 수 있으며, 서버를 별도로 관리할 필요가 없어서 매우 편리합니다. 또한 실습 환경, 라이브러리 등 별도 설치나 업그레이드 없이 간편하게 사용할 수 있으며, 편리하게 코드 수정 및 추가와 같은 주요 기능을 사용할 수 있습니다. 엘리스 런박스는 고성능 GPU가 탑재되지 않은 노트북, 모바일, 태블릿 환경에서 인공지능 실습을 실행할 수 있도록 컴퓨터에 여러 서비스를 설치했습니다. 따라서 하드웨어 리소스가 부족한 학생들도 노트북 자체 리소스를 활용하지 않고도 추가 비용 없이 클라우드 기반의 서비스를 이용할 수 있습니다.

지금까지 엘리스에서 제공하는 GPU 클라우드 서비스에 대해서 알아보았는데요. 기존의 해외 GPU 클라우드 서비스 이용에 불편함을 겪고 계셨던 분들이라면, 국내 상황에 최적화된 엘리스 클라우드 서비스를 이용해보시면 좋을 것 같습니다. 제한된 GPU 자원 할당 문제부터, 민감한 데이터 활용 문제까지 엘리스 클라우드가 해결해드릴 수 있습니다. 기존 클라우드 시장의 불편을 해소해줄 수 있는 엘리스 클라우드를 지금 이용해보세요!

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