씨이랩이 자사 GPU 최적화 솔루션 ‘AstraGo’의 보안 기능을 대폭 강화한 업그레이드 버전 ‘AstraGo 2.0’을 새롭게 선보였다. 이번 업데이트를 통해 AstraGo는 단순한 자원 최적화 도구를 넘어, 보안까지 아우르는 통합 MLOps 플랫폼으로 한 단계 진화했다. AstraGo는 AI 모델 개발 및 운영 과정에서 GPU 자원을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 머신러닝 운영(MLOps) 솔루션이다. 관리자 입장에서는 리소스 자동 배분을 통해 인프라 활용도를 높일 수 있고, 개발자는 별도 설정 없이 사전 구성된 환경에서 즉시 머신러닝 작업을 시작할 수 있어 생산성과 효율성 모두를 만족시킨다. 최근 컨테이너 기술이 머신러닝 개발 환경에 빠르게 확산되면서, 컨테이너 내 보안 취약점에 대한 우려도 함께 커지고 있다. 실행 프로그램, 코드 구성 요소에 대한 검증이 부족할 경우, 시스템 전반에 보안 위협을 초래할 수 있기 때문이다. 이에 씨이랩은 AstraGo 2.0에 AI 기반의 ‘보안 취약점 검사’ 기능을 추가해 컨테이너 및 학습 시스템 전체의 위험 요소를 실시간으로 감지하고, 선제적으로 대응할 수 있도록 했다. 사용자는 개발에 필요한 외부 또는 내
롯데이노베이트가 그래픽처리장치(이하 GPU)의 자원 관리와 AI 모델 개발 환경을 제공하는 통합 AI 개발 플랫폼 ‘인피디아 스튜디오(INFIDEA Studio)’를 선보였다. 인피디아 스튜디오는 클라우드 기반 서비스로 AI 모델 개발에 필요한 고성능 GPU를 유연하게 할당 받아 사용할 수 있다. 또한 개발에 필요한 주피터랩(JupyterLab) 등 다양한 작업 도구를 ‘웹 브라우저(Web UI)’기반으로 제공해 편의를 돕는다. 이 플랫폼은 AI 모델의 개발부터 배포, 그리고 추론까지의 모든 과정을 지원하는 머신러닝운영(MLOps)을 지향한다. 고객사는 인피디아 스튜디오를 이용해 고가의 GPU를 적정 수량만 사용할 수 있게 함으로써 운영 비용을 대폭 절감할 수 있다. 또한 다양한 AI 개발 프레임워크(Framework)와 GPU 가속기 버전을 설정할 수 있어 맞춤형 개발 환경도 구성 가능하다. 인피디아 스튜디오는 엔비디아(NVIDIA)의 MIG(Multi-instance GPU) 기술을 활용해 하나의 GPU를 여러 개의 작은 단위로 나누어 사용할 수 있도록 했다. 이를 통해 관리자는 GPU의 사용률을 극대화하고 CPU와 RAM의 성능도 설정하는 등 다양한 컴