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 GPU 관리 솔루션 ‘아스트라고(AstraGo)’로 소프트웨어 품질을 인증받았다. 씨이랩은 25일 아스트라고가 소프트웨어 품질 국가인증 ‘GS(Good Software) 1등급’을 획득했다고 밝혔다. GS 인증은 소프트웨어의 기능, 사용성, 호환성, 신뢰성, 보안성 등 품질을 국가 표준으로 검증하는 제도다. 아스트라고는 모든 평가 항목에서 최고 수준을 충족해 1등급을 받았다. AI 개발 확산으로 GPU 인프라 수요가 늘어나면서 공공·연구기관을 중심으로 GPU 활용률 저하와 보안 운영 부담이 커지고 있다. 정부도 2027년 국가 AI 컴퓨팅센터 가동을 시작으로 2030년까지 GPU 인프라 확충을 추진하고 있다. 공공부문에서 GS 인증은 조달 신뢰도와 우선구매 평가에 중요한 기준으로 작용한다. 아스트라고는 GPU 자원을 효율적으로 운영하는 솔루션이다. GPU 스케줄러와 리소스 최적화 기능을 통해 GPU 자원을 자동 분할·할당해 활용률을 50% 이상 높이고, 사용자 설정 없이 AI 인프라 환경을 빠르게 구축할 수 있다. 이를 통해 AI 프로젝트 속도와 협업 효율성을 개선한다. 씨이랩은 지난 3월 아스트라고를 업그레이드해 보안성을 강화했다. 컨테이너 및 A
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