이번 비교실험, 모델관리는 AI 모델 성능을 쉽게 비교할 수 있도록 도와주는 기능으로, AstraGo의 사용자 편의성이 크게 향상됐다.

특히 비교실험 기능을 활용하면 워크로드 내 Accuracy와 Loss 값을 간편하게 비교하고 최적의 모델을 찾아내 운영 효율성을 크게 높일 수 있다.

씨이랩의 AstraGo는 AI 인프라 부족 문제를 해결하는 국내 GPU 솔루션으로 주목을 받고 있다.

이 솔루션은 AI 도입의 큰 장벽으로 여겨지는 IT 인프라 부족과 높은 비용 문제를 해소하며, 기업들의 AI 활용을 촉진하는 데 중점을 두고 있다는 것이 핵심이다.

씨이랩은 GPU 관리 솔루션인 AstraGo를 출시해 AI 활용에 필요한 인프라 효율을 높여 많은 기업과 연구소 등에 경제성을 제공하고 있다.

AstraGo는 AI 머신러닝 워크로드 운영을 효율적으로 관리할 수 있는 솔루션으로, GPU 자원을 효율적으로 관리해 AI 학습 및 추론 환경을 최적화한다.

특히 엔비디아(NVIDIA)의 MIG 기술을 활용해 하나의 GPU를 최대 7개의 가상 GPU로 나눌 수 있어 고가의 GPU 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 이를 통해 기업들은 프로젝트당 들어가는 AI 인프라 구축 비용을 크게 줄일 수 있다.

또한 AstraGo는 개발자가 별도의 복잡한 ML 환경을 구축할 필요 없이 AI 모델 학습에 필요한 데이터셋, 소스코드, 프레임워크 등을 손쉽게 사용할 수 있는 환경을 제공한다.

GPU 병렬처리로 분산 학습을 지원해 AI 모델 학습 속도를 극대화하고 학습 과정의 효율성을 개선한다.

씨이랩 김수현 리더는 “AstraGo의 새로운 기능들은 급변하는 AI 개발자의 생산성을 극대화하고 더욱 직관적인 AI 인프라 관리 환경을 제공하는 데 중점을 뒀다”며 “앞으로도 지속적인 기능 개선과 성능 향상을 통해 고객에게 최적의 AI 인프라 솔루션을 제공할 계획”이라고 말했다.

대한상공회의소의 ‘국내기업 AI 기술 활용 실태조사’에 따르면 응답 기업의 80%가 AI 기술 도입의 필요성을 느끼고 있다. 하지만 실제 활용 비율은 30% 수준에 불과한 것으로 나타났다. 그 이유는 ‘IT 인프라 부족(34.6%)’과 ‘비용 부담(23.1%)’이 가장 큰 장애 요인으로 드러났다.

AstraGo는 AI 인프라 구축에 어려움이 있는 기업에게 경제적이고 효율적인 해결책을 제공해 AI 도입 장벽을 낮추는 데 기여할 것으로 기대된다.

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