씨이랩이 엔터프라이즈급 GPU 관리 솔루션 ‘AstraGo 2.0’을 출시하고 AI 인프라 비용 절감 시장 공략에 나섰다. 업체는 급증하는 GPU 확보 비용 부담을 낮추고 운영 효율을 극대화하는 데 초점을 맞췄다고 밝혔다. 최근 AI 모델 개발 경쟁이 심화되면서 고가의 GPU 확보가 기업의 핵심 과제로 부상했다. 그러나 조직별로 분산 운영되는 구조로 인해 자원 활용률이 낮아지는 문제가 지속돼 왔다. 씨이랩은 이러한 비효율을 개선하기 위해 GPU 가상화와 최적화 기술을 결합한 AstraGo 2.0을 선보였다. 해당 솔루션은 기업 내 여러 조직이 GPU 자원을 부서 전용처럼 활용할 수 있도록 지원하며 한정된 인프라의 가동률을 극대화한다. AstraGo 2.0은 ‘지능형 스케줄링’, ‘실시간 자원 최적화’, ‘워크스페이스 기반 멀티테넌트 기능’을 탑재했다. 특히 워크스페이스 중심 멀티테넌트 구조를 통해 하나의 GPU 클러스터를 여러 프로젝트 팀이 독립된 공간처럼 공유하면서 중앙에서 통합 관리가 가능하도록 설계했다. 관리자는 조직별·프로젝트별 GPU 할당량과 우선순위를 정밀하게 제어할 수 있으며 사용자는 할당된 범위 내에서 AI 연구개발을 수행할 수 있다. 이를 통
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
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