C-Cloud, ‘AI시대의 kt cloud’ 기조연설 참가…’ HAC’서비스의 시사점과 ‘Full Stack AI 사업자’로서의 역할

 

kt cloud 기조강연 1_AI시대의 kt cloud

“kt cloud는 ‘Full Stack AI 사업자’를 목표로 다양한 사업자들과 함께 ’AI Eco-Clustering’을 추진하겠습니다”
 
kt cloud는 지난 6월 15일 서울 양재L타워에서 열린 ‘성공적인 디지털 전환을 위한 제 2회 클라우드 기술 콘퍼런스’에 참석하여 ‘AI시대의 kt cloud’를 주제로 기조연설을 했습니다.
 
이날 강연을 맡은 김주성 kt cloud 상무는 디지털트렌스포메이션(DX)의 KT역량 및 그룹 차별화 전략과 국내 초거대 AI사업 현황을 소개하고, AI시장 진입장벽의 어려움에 대해 공감했습니다.
 
kt cloud는 클라우드,인터넷데이터센터(IDC), 네트워크를 보유한 국내 유일 사업자로 국내 최초로 퍼블릭 클라우드 서비스를 출시한 데 이어 공공 G-클라우드와 5세대(G) 에지(Edge) 클라우드 등을 공급하는 등 클라우드 분야 최고를 지향하고 있습니다.

kt cloud는 △클라우드 팜 △AI 서비스 △컨테이너 등 주요 서비스를 제공해 고객의 디지털 전환을 돕고 있습니다.

그 중 클라우드 팜은 고객사 내 맞춤 인프라를 설치하는 하이브리드 클라우드 서비스로 AI 서비스는 하이퍼스케일 AI 컴퓨팅(HAC)입니다. AI 모델 개발 단계에 따라 지원 규모를 탄력적으로 변경 가능하고, 그래픽처리장치(GPU) 사양 변경 시 코드 설계와 수정이 필요 없다는 것이 특징입니다. 컨테이너 서비스는 클라우드를 보다 신속하게 개발·배포하고, 다양한 오픈소스 기반 옵션으로 클러스터를 효율 관리하도록 지원합니다.
 
김 상무는 “AI 클라우드를 예로 들면 기존에는 사용하던 안하던 신청만 하면 과금되고, 대규모 GPU 클러스터링을 지원하지 못했다”며 “하지만 HAC 서비스는 고객이 필요로할 때 최단 시간 내 엔비디아(NVIDIA)의 슈퍼(Super) POD급 성능을 만들어내고, 모델 대형화에 대응 가능한 대규모 GPU 클러스터링을 지원할 뿐만 아니라 사용시간과 사용량에 기반한 과금으로 비용 절감 효과가 최대 80%에 이른다”고 말했습니다.
 
특히 AI산업발전에 가장 큰 영향을 끼치는 GPU Computing의 고비용 /저효율의 방식의 활용에 한계점을 지적하고, 대안을 제시해 참관객들의 관심을 모았습니다.
 

kt cloud 김주성 상무

kt cloud가 2021년에 출시한, HAC(Hyperscale AI Computing)서비스가 기존 GPU 서비스의 제약사항을 극복할 것으로 단언하였고, 서비스 특장점으로는 ▲대규모 GPU자원 활용 ▲GPU 실사용량 기반 종량제 요금, ▲프로그래밍 호환성&연속성 등을 아키텍처를 통해 소개했습니다.
 
HAC의 우수 활용 사례를 정량적 지표로 증명하였는데, ‘KT Large AI’ 학습의 경우 70%이상 비용 절감을 달성하여 세계 최초라는 타이틀에 걸맞은 실사용 기반 종량제 서비스임을 강조했습니다. 
 
이날 kt cloud는 AI사업 청사진을 ‘Full Stack AI 사업자’로 함축해 공표하고, 올 한해 AI인프라, 플랫폼, 반도체 라인업 구축 등을 점진적으로 실행해 나갈 것임을 이야기하였습니다.
 
실제로 ‘AI Eco-Clustering 추진’을 실행 목표로, AI 전문 SW기업인 ‘모레’와 AI Chip설계사 ‘리벨리온', AI서빙 플랫폼 ‘KT’등과 AI파트너십을 구축하고 있어 Full Stack AI 사업자로서의 거버넌스 조성이 멀지 않았음을 예고했습니다. 국내외 산업환경 역시, AI Cloud 활성화 정책에 초점이 맞춰져 있는데, ‘K-클라우드 프로젝트’, ‘민간의 첨단 초거대 AI활용지원’ 등 공공/정부사업에 kt cloud의 활약을 기대해 달라고 덧붙였습니다.
 
kt cloud는 클라우드, IDC, 네트워크를 보유한 국내 유일의 사업자로, 고객중심 DX 서비스를 제공하는 대한민국 No.1 DX 전문기업입니다. 지난 20년간 대한민국 클라우드와 IDC 산업을 주도해 왔으며, 특히 공공 클라우드 분야에서 강세를 보이고 있습니다. 

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