NIPA는 고성능컴퓨팅자원 임차 용역 사업을 지난 2019년부터 시작해 올해까지 3년째 진행 중이다. 정부 주도로 NIPA와 CSP가 협력해 중소기업, 연구기관, 대학 등에 고가의 그래픽처리장치(GPU) 서버 자원을 제공하는 것이 이 사업의 주된 내용이다.
11일 관련 업계에 따르면 NIPA의 고성능컴퓨팅자원 임차 용역 사업은 가시적인 성과와 성공사례를 지속적으로 발굴하고 있다. 오는 2022년 사업 4년 차를 앞두고, 국내 초거대 AI 생태계 확산과 국가 경쟁력 향상을 위해 사업의 필요성이 더욱 높아질 전망이다.
헬스케어 분야에서 두드러진 성과
'인세리브로'는 양자컴퓨팅 기술과 AI 신약개발플랫폼(MIND)과 신약개발 예측모델 기술에 집중하고 있는 신약개발 소프트웨어(SW)기업이다. MIND를 활용해 기존 방식보다 시간·비용을 90% 이상 절감한 화합물 발굴 방법을 개발하고 있다.인세리브로는 회사의 최고기술책임자(CTO)가 개인적으로 GPU 사용을 신청해 일시적으로 대용량 자원이 필요한 시기에 대응해 왔다. 지난 2019년부터 NIPA 사업에 지속적으로 참여해 AI 모듈 개발에 많은 도움을 얻었다고 밝혔다.
AI기반 뇌영상 분석 SW 개발 전문 기업인 '뉴로핏'은 연산 실패율을 낮추고 분석 소요시간을 단축한 뇌 구조 분석 서비스, 치매진단 보조 솔루션, 전기자극 가이드 SW, 전기자극 치료기기 등 솔루션을 주요 대학병원에 공급하고 있다.
뉴로핏은 솔루션 개발 속도를 높이기 위해 NIPA 사업에 참여했다. 네이버클라우드의 자원을 활용해 5~7일이 걸리던 대규모 데이터 처리 기간을 2~3일로 단축했다. 뇌영상 분석 SW '아쿠아'는 유럽CE 인증과 식약처 2등급 의료기기 인증을 받았다.
개발 시간 단축을 위한 빠른 AI 학습
앞서 정부는 3년 전 '데이터·AI 경제 활성화 계획'을 공개하고 '정보기술(IT) 강국을 넘어 AI 강국으로' 도약한다고 선언했다. 오는 2030년까지 디지털 경쟁력 세계 3위, 지능화 경제효과 455조원 창출을 목표로 하는 'AI 국가전략'을 발표했다.고성능 컴퓨팅 연산자원을 활용해 다량의 데이터를 고속으로 처리하는 딥러닝 기술이 실용적인 AI 기술 개발과 확산을 이끌고 있다. 연산자원의 규모는 AI의 학습속도와 비례하고, 학습속도가 빠를수록 AI 제품 개발 시간을 단축할 수 있다.
즉 조직이 AI를 활용해 상품을 개발하고 생산성을 높이거나 연구 성과를 도출하려면 효율적인 AI 연산을 위한 GPU 인프라가 필수다. 그런데 규모와 예산이 제한적인 곳일수록, AI 기반 혁신에 필요한 인력과 인프라에 투자할 시간·비용적 여유가 없다.
학습용 AI 가속기 서버의 비용 부담
NIPA는 2019년 공고한 고성능컴퓨팅자원 임차용역 사업 제안요청서(RFP)에 "AI 연산수요는 기하급수적으로 증가하는 반면, AI 개발에 필수적인 AI 가속기(GPU, TPU 등) 서버의 구매·임대비용은 지속적으로 부담이 증가"하는 추세라고 지적했다.AI가속기 서버는 고성능 GPU와 대용량 메모리를 탑재한 서버 장비로, 다량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있어 AI 연산에 효율적이지만 그만큼 많은 비용을 요구한다. NIPA에 따르면 지난 2019년 당시 AI가속기 서버의 임대료는 연간 3000만원에 육박했다.
업계 한 관계자는 "AI 기술 특성상 다량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 GPU와 메모리 등 관련 인프라가 구축되지 않으면 개발 속도와 완성도를 높이기 어렵다"라며 "중소기업, 연구기관, 대학이 GPU 인프라를 자체 도입하려면 부담이 크다"고 말했다.
비용 부담 덜어줄 고성능 GPU 제공
NIPA는 AI가속기 서버의 고성능 GPU를 지원하면 기업의 비용 부담을 덜고 자체 경쟁력을 강화해 성장을 촉진할 수 있다고 봤다. AI 산업의 신성장동력 확보에 기여하고, 국가 '데이터·네트워크·AI(D.N.A) 생태계' 구축과 경쟁력도 높일 수 있다고 기대했다.네이버클라우드는 3년째 이 사업의 고성능컴퓨팅자원을 제공할 사업자 역할을 수행하고 있다. 지난 2019년 이 사업을 통해 서비스를 제공받은 수요 기업·기관은 200곳이었고, 이듬해인 2020년에는 그 4배인 800곳으로 급증했다.
네이버클라우드는 NIPA의 사업이 시작된 이래로 급증해온 사용자 규모에 맞춰, 통합 매니지드서비스를 제공하기 위한 주관사업자 역할에 더 집중하고 있다. 1500여개 기업, 대학, 연구기관에 고성능 인프라의 초기설정과 기술지원, 교육·컨설팅도 제공한다.
GPU 사업, 무엇을 어떻게 지원했나
네이버클라우드는 사용자 수요를 기반으로 맞춤 상품 구성을 갖춰 AI 개발 초기에 필요한 GPU 자원을 신속하게 배분했다. 활용도가 높은 초기 개발환경과 학습지원도구 템플릿, 매뉴얼을 제공하고 15종의 프레임워크와 개발언어 설치 자동화를 지원했다.GPU 사업 참여 사용자를 위한 회원전용 포털사이트를 개발했다. 사용자별 자원을 쉽게 파악하는 대시보드와 관리자 전용 콘솔을 제공해 실시간 모니터링을 지원했다. 설문·성과 조사에 대한 접근성을 높였고 지원사업의 대응을 전반적으로 효율화했다.
24시간 자원 현황을 모니터링해 사용량별 자원 설치와 해지 업무를 수시로 지원했다. 발주기관의 신청 결과를 토대로 사용자에게 자원을 배분하고 실시간으로 모니터링했다. NIPA와 자원 재배분 협의를 거쳐 최대한 효율성을 확보할 수 있도록 관리했다.
연중무휴 유선·온라인 고객지원센터를 운영해 장애신고를 포함해 8388건에 달하는 기술지원을 처리했다. 전담 엔지니어가 포털 게시판과 전화를 통해 접수된 문의와 신고를 확인하고 진단해 조치했다. 장애보고서를 제출해 조직 내에 관련 문제를 공유했다.
이 밖에도 정부의 전담 행정지원 인력과 백오피스 지원조직을 통해 사용자를 밀착 지원했다. 사업 모집, 신청, 자원사용량 공지 등 단계별 편의성을 확보했고 주·월별 보고로 자원현황을 관리했다. 사업 개선을 위한 만족도와 성과 조사를 실시했다.
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