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[IT뉴스]이노그리드, GPU 국책과제 4건 수행…AI 인프라 풀스택 도약
온카뱅크관리자
조회:
12
2026-05-12 10:27:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">GPU 공유·오케스트레이션·AI CMP·GPUaaS 기술 개발<br>과기정통부·IITP 256억 규모 원천기술 과제 참여<br>2030년까지 정부 R&D 재원 100억원 확보</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="t3oSZZFYrQ"> <p contents-hash="284b174980f493e24fccdcd1abc5afc73d37a5e352400c3c89819d0ed67ad9b6" dmcf-pid="FGMrvvYCrP" dmcf-ptype="general"> [이데일리 신영빈 기자] 클라우드 컴퓨팅 및 AI 인프라 전문기업 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 관련 원천 기술 과제 4건을 수행한다고 12일 밝혔다.</p> <p contents-hash="ba2793e7633c3559d4c1758b0b1e582b01bb517e39887667d74578a058fb7e72" dmcf-pid="3HRmTTGhm6" dmcf-ptype="general">이번 과제는 AI·클라우드 원천기술 확보를 목표로 추진되는 총 256억원 규모의 연구개발 프로젝트다. 이노그리드는 GPU 자원 공유, GPU 클러스터 오케스트레이션, 이기종 AI 반도체 기반 AI CMP, GPUaaS 표준 기술 등 GPU 인프라를 구성하는 4대 기술 스택 전반의 과제를 수행한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f024ec8243a8b41ddacf810c119262e534d54509485bdb85cc686901290d3b7c" dmcf-pid="0XesyyHlE8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이노그리드, GPU 국책과제 4종 석권 (사진=이노그리드)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/Edaily/20260512102521494ings.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="1cpMggAiOx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/Edaily/20260512102521494ings.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이노그리드, GPU 국책과제 4종 석권 (사진=이노그리드) </figcaption> </figure> <div contents-hash="a3dd67f1509dcbacc0e967ae5078a4fea4aa01737502664cd67f2b4674fa6cfb" dmcf-pid="pZdOWWXSE4" dmcf-ptype="general"> 이노그리드는 GPU 단위 자원 관리부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 이어지는 AI 인프라 전주기 기술 포트폴리오를 확보하게 됐다. 2030년까지 누적 100억원 규모 정부 연구개발 재원도 확보했다. </div> <p contents-hash="526c1a782b7d071d283cdede988e97157f24df38e1fdaf57e59fbd0a0ba913d8" dmcf-pid="U5JIYYZvsf" dmcf-ptype="general">생성형 AI와 AI 서비스 확산으로 산업 전반에서 대규모 연산 환경을 지원하기 위한 GPU 수요는 빠르게 늘고 있다. 특히 고가의 GPU 자원을 효율적으로 운영하고 안정적으로 제공하는 기술이 AI 인프라 경쟁력의 핵심으로 부상하고 있다.</p> <p contents-hash="db0d142d88d2059cb624c3b9baa8c39b18994ead3422ad932fa77118a5dafb18" dmcf-pid="u1iCGG5TsV" dmcf-ptype="general">이노그리드는 올해 기술 로드맵 비전으로 ‘프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)’을 제시하고, CPU·GPU·NPU 등 이기종 컴퓨팅 자원을 통합 제어하는 AI 인프라 기술 개발에 속도를 내고 있다.</p> <p contents-hash="497faa4be6a2e0c55fcc6bf98f4ed5f17ea3572bd1cc41212143e32feac3d263" dmcf-pid="7tnhHH1ys2" dmcf-ptype="general">첫 번째 과제는 ‘GRIM-GPU’ 과제다. 단일 노드 환경에서 GPU 자원을 분할·재구성하고 자원 간 간섭을 최소화하는 GPU 공유 기술 개발이 목표다. 회사는 해당 기술이 고가 GPU 활용률을 높이고 인프라 운영 비용을 절감할 수 있는 기반 기술이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="0f8d1d011163f245f1d1bd6d30d193e680c1da12621d0fc58e5402e7dc2e02f2" dmcf-pid="zFLlXXtWs9" dmcf-ptype="general">두 번째 과제는 GPU 클러스터 환경에서 대규모 GPU 자원을 효율적으로 운영·관리하기 위한 GPU 오케스트레이션 기술 개발이다. GPU 자원의 자동 배치와 확장, 최적화 운용이 가능한 클러스터 환경을 구현해 AI 워크로드에 필요한 연산 자원을 유연하게 제공하는 것이 목표다.</p> <p contents-hash="a089d0f4d1882b865e9f044e9c9b3cc2e153beca94a8bb252e1eedf0ce79e4de" dmcf-pid="q8Cp994qOK" dmcf-ptype="general">세 번째 과제는 GPU뿐 아니라 NPU, DPU 등 다양한 AI 반도체 자원을 멀티 클라우드 환경에서 통합 활용하기 위한 기술 개발이다. 이노그리드는 기존 클라우드 관리 플랫폼(CMP) 기술을 AI 인프라 환경에 맞게 고도화해 이기종 AI 반도체 기반 클라우드 환경을 단일 관점에서 관리하는 AI CMP 기반을 마련할 계획이다.</p> <p contents-hash="fc03b94ece49dd6cc2548ab5369e6f97f6fbe10a2d5dd9863d101214c79cd4ce" dmcf-pid="B6hU228BIb" dmcf-ptype="general">마지막 과제는 분산된 GPU 자원을 안정적으로 서비스 형태로 제공하기 위한 GPUaaS 표준 기술 개발이다. 공공·민간 영역에서 GPU 서비스를 표준 기반으로 확산시키기 위한 기술로, 향후 AI 인프라 서비스 시장에서 활용 범위가 넓어질 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="98008cd9e5bb8bc4b14c769ee777681fbaa3ef51d4a6a9e442d779f21cd573f8" dmcf-pid="bPluVV6brB" dmcf-ptype="general">김명진 이노그리드 대표는 “GPU 자원 레벨에서부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역의 기술을 확보할 수 있는 중요한 계기”라며 “기술개발 과제 수행 결과가 회사의 실질적인 기술 자산으로 축적되고, 현장에서 바로 활용 가능한 성과로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="fcb5598d94085388043add5620c9245fde5c589f72144b27bd809aa6765a81f1" dmcf-pid="KQS7ffPKIq" dmcf-ptype="general">이노그리드는 이번 과제를 통해 확보하는 GPU 원천 기술을 자사 AI 클라우드 솔루션 고도화와 클라우드 생태계 ‘클라우디버스’ 확장에 활용할 계획이다. NHN클라우드의 GPUaaS 및 GPU 라이브 서비스와도 연계해 GPU 기반 AI 클라우드 서비스 확산에 시너지를 낸다는 구상이다.</p> <p contents-hash="4a40788fa063d5ac0eacdebff148c8bf986635a99d9860b2ff4bfd7f7a9a62cc" dmcf-pid="9xvz44Q9Ez" dmcf-ptype="general">신영빈 (burger@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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