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네이버-서울대, , 초대규모 AI 연구센터 설립한다...연구진 100명 투입

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Monday, May 10, 2021, 11:05:36

수백억원 규모 ‘하이퍼스케일’ 산학협력 시작..“새로운 산학협력 모델로 글로벌 AI 리더십 확보”

 

인더뉴스 권지영 기자ㅣ산업계와 학계에서 각각 AI 연구를 주도하고 있는 네이버와 서울대가 손을 잡고 ‘초대규모(Hyperscale) AI’ 공동 연구에 나섭니다. 

 

네이버와 서울대학교는 10일 오전 최인혁 네이버 COO, 서울대학교 AI 연구원 장병탁 원장 등 주요 관계자들이 참석한 가운데, 초대규모 AI 공동연구를 위한 협약을 온라인으로 체결했습니다.

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네이버와 서울대는 최근 AI 업계의 새로운 패러다임으로 떠오른 ‘초대규모 AI’ 분야에서 공동 연구를 수행하기 위해 ‘서울대-네이버 초대규모 AI 연구센터(SNU-NAVER Hyperscale AI Center, 공동센터장: 전병곤 서울대 교수, 하정우 네이버 AI LAB 소장)’를 설립해 장기적인 관점에서 연구 및 교육 협력을 강화할 계획입니다.

 

네이버와 서울대의 AI 연구원 100여명이 참여하며 3년간 연구비, 인프라 지원비 등을 포함해 수백억원 규모의 투자가 진행됩니다. 

 

이를 통해 초대규모 한국어 언어모델을 더욱 발전시키고 나아가 언어, 이미지, 음성을 동시에 이해하는 초대규모 AI를 함께 개발해 글로벌 AI 기술을 선도하는 것이 목표입니다.

 

특히 그 동안 개별 프로젝트 중심으로 진행해온 산학협력과는 다르게, 네이버-서울대의 연구원들이 하나의 연구센터를 구성해 밀착 협력하는 것이 특징입니다. 네이버 연구진이 겸직 교수로서 서울대 대학원생들이 AI 전문가로 성장할 수 있도록 공동연구지도하고, 서울대 연구진도 네이버와의 AI 연구에 적극적으로 참여합니다.

 

네이버는 AI 인재 양성 차원에서, 서울대 학생들의 인턴십 및 산학협력 파견에도 적극 협조하기로 했습니다. 국내에서 이러한 강결합 방식의 산학협력을 대규모로 시도하는 것은 매우 드문 사례입니다.

 

또한, 원활한 연구 협력을 위해, 네이버가 보유한 슈퍼컴퓨팅 인프라 및 데이터를 공동 연구센터에서 활용할 수 있도록 공유합니다. 네이버는 작년 10월 국내 기업 최초로 초거대 언어모델 구축을 위해 슈퍼컴퓨터를 도입한 바 있습니다. 이렇게 연구한 성과는 연 2회 이상 기술 공유 워크샵을 개최하는 등 적극적으로 공유할 예정입니다. 

 

장병탁 서울대학교 AI 연구원장은 “AI 분야에서 혁신적인 연구를 하려면 인프라와 인력이 모두 중요하다”고 강조하며 “네이버의 우수한 인프라와 양측의 AI 인재들이 힘을 합쳐 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI를 개발할 수 있다고 확신한다”고 전했습니다.

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권지영 기자 eileenkwon@inthenews.co.kr

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네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

2025.10.28 09:00:00

인더뉴스 이종현 기자ㅣ네이버클라우드는 국내 최초의 AI 데이터센터인 '각 세종'에서 열린 테크밋업에서 GPU 운영 효율을 극대화하고 AI 인프라를 스스로 설계·운영할 수 있는 기술 역량을 공개했다고 27일 밝혔습니다. 네이버클라우드는 글로벌 수준의 GPU 운영 내재화 역량을 기반으로 산업 전반의 AI 활용을 높이겠다는 계획입니다. 이상준 네이버클라우드 CIO는 "AI 인프라의 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보하는가를 넘어 확보한 자원을 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하는지에 달려 있다"라며 "네이버클라우드는 GPU 확보와 운영 기술 내재화의 균형을 통해 AI 인프라 경쟁력을 완성하고 있다"라고 말했습니다. 네이버는 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟(SuperPod')을 세계에서 가장 빠르게 상용화한 기업으로 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 경험을 보유하고 있습니다. 이러한 실증 경험을 바탕으로 '각 세종'에서 대규모 GPU 클러스터를 직접 설계·운영하며 냉각·전력·네트워크 등 데이터센터 핵심 인프라를 자체적으로 설계하고 AI 워크로드에 최적화하는 기술을 내재화했습니다. 이상준 CIO는 이어서 "네이버의 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "이처럼 인프라를 하나의 시스템으로 통합적으로 설계·운영할 수 있는 역량은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다"라고 강조했습니다. '각 세종'은 기존 IDC가 수행하던 저장·처리 기능을 넘어 AI 학습과 추론이 동시에 이뤄지는 고밀도 GPU 연산 공간으로 설계됐습니다. 이를 위해 전력과 냉각 효율, 무정지 운영까지 모두 고려해 AI 인프라가 24시간 안정적으로 작동할 수 있는 환경을 구축했습니다. AI 연산이 집중되는 데이터센터에서 가장 중요한 요소는 발열 관리입니다. GPU 전력 밀도가 높아지면서 냉각은 효율과 안정성을 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다. 이에 '각 세종'은 '각 춘천' 운영으로 축적한 실데이터와 열환경 분석을 바탕으로 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용했습니다. 이는 계절별로 냉각 방식을 자동 전환해 겨울에는 외부의 찬 공기로 직접 냉각하고 간절기와 여름에는 간접외기와 냉수를 병행합니다. 이를 통해 GPU 밀도가 높아져도 안정적인 열 제어와 높은 에너지 효율을 유지할 수 있습니다. 또한, 액침냉각 컨테이너 인프라를 구축해 냉각 용액의 안정성, 에너지 효율, 운영 안정성 등을 검증 중입니다. 이를 기반으로 네이버클라우드는 고전력·고밀도 환경에 대응하는 차세대 냉각 기술 로드맵을 구체화하고 수냉식 서버 냉각 관련 자체 특허도 출원 완료했습니다. '각 세종'은 장애 상황에서도 서비스가 멈추지 않도록 전력과 냉각, 서버 운용 체계를 완전히 분리하면서도 유기적으로 통합한 이중화 구조로 설계됐습니다. GPU 서버의 고전력 특성에 맞게 UPS(무정전 전원 장치)와 배전 설비를 재배치해 장애 전파를 구조적으로 차단했으며 이러한 구조 '각 세종'이 24시간 안정적으로 운영할 수 있는 핵심 기반입니다. 네이버는 수십만대 서버 운영 경험을 바탕으로 표준화된 인프라 구조와 자동화된 운영 체계를 구축했습니다. 모든 서버는 도입 전 단계에서 성능·전력 효율·운용성을 검증해 표준 사양으로 구성되며 GPU 등 고성능 자원은 실시간 상태 감시와 자동 복구 기능을 통해 장애 발생 시에도 안정적인 서비스 연속성을 유지할 수 있습니다. 또한 GPU 클러스터 운영에는 자원 관리·배치·복구를 자동화하는 기술이 적용돼 대규모 환경에서도 일관된 효율과 안정성을 유지하고 있으며 반복적인 장애 대응이나 자원 조정 작업 상당 부분도 시스템이 자동으로 처리하도록 설계됐습니다. 네이버는 이러한 운영 기술을 GPU 뿐 아니라 데이터센터 전반의 인프라 관리 영역으로 확장하며 복잡한 AI 워크로드 환경에서도 예측 가능한 인프라 운영을 실현하고 있고 향후 AI 기술을 활용해 운영 효율을 지속적으로 고도화한다는 계획입니다. 이러한 운영 기반 위에서 네이버의 AI 플랫폼은 모델 개발부터 학습, 추론, 서빙까지 AI의 전 과정을 하나로 연결하는 통합 운영 체계로 작동합니다. 내부적으로는 하이퍼클로바(HyperCLOVA)의 학습과 운영이 모두 이 플랫폼 위에서 이루어지며 GPU 자원 배분, 모델 관리, 스케줄링까지 효율적으로 통제됩니다. 이에 개발자는 인프라 제약 없이 학습·실험을 진행할 수 있고 운영자는 GPU 사용 현황과 전력 효율을 실시간으로 모니터링 및 분석하고 적재적소에 최적화 요소를 적용할 수 있어 네이버의 AI 플랫폼은 AI 개발과 운영이 하나로 통합된 'AI 인프라의 두뇌'로 자리 잡고 있습니다. 네이버클라우드는 이렇게 내부에 축적한 기술과 운영 역량을 기반으로 GPUaaS(GPU as a Service) 모델을 통해 국내 주요 기업에 AI 인프라 서비스를 제공하고 있습니다. 이상준 CIO는 "네이버클라우드는 축적한 AI 인프라 운영 역량을 GPUaaS 모델로 발전시켜 국내 기업들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 생태계를 만들 것"이라면서 "이를 통해 AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어, 산업 전반의 성장 기반이 될 수 있도록 하겠다"라고 말했습니다.




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