자율주행 AI 기업 스트라드비젼(대표 김준환)이 한국휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE), IT 인프라 전문기업 베이넥스(대표 연광흠)와 함께 통합 AI 인프라 플랫폼 구축을 완료했다고 밝혔다.

이번 프로젝트는 프로젝트별로 분산 운영되던 AI 개발 환경을 단일 체계로 통합하고, 증가하는 자율주행 AI 워크로드에 대응하기 위해 추진됐다. 특히 GPU 자원 운영 효율 개선과 모델 학습·배포 자동화 환경 구축에 중점을 뒀다.

최근 자율주행 및 생성형 AI 산업에서는 학습 데이터와 모델 규모가 확대되면서 대규모 GPU 인프라 운영과 관리의 중요성이 커지고 있다. 스트라드비젼 역시 기존 개발 환경에서 GPU 자원 활용도와 운영 효율을 높일 필요성이 제기되면서 통합 플랫폼 구축을 추진하게 됐다.

이에 HPE와 베이넥스는 스트라드비젼의 AI 워크로드 특성과 향후 확장 계획을 반영해 오픈소스 기반 GPU Ops 및 MLOps 통합 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 GPU 자원 관리와 모델 학습·배포 파이프라인, AI 거버넌스를 하나의 환경에서 운영할 수 있도록 지원했다.

스트라드비젼에 따르면 플랫폼 구축 이후 GPU 활용률이 기존 대비 약 70% 개선됐으며, 모델 학습 및 운영 환경의 효율성도 향상됐다.

이건우 베이넥스 부사장은 “자율주행 AI 분야는 고성능 인프라 운영 효율과 지속적인 모델 고도화가 동시에 요구된다”며 “고객의 개발 환경과 확장 계획에 맞춘 통합 인프라 구축에 중점을 뒀다”고 말했다.

김인수 스트라드비젼 데이터 이노베이션 센터장은 “분산된 개발 환경에서는 운영 효율과 개발 속도를 동시에 확보하는 데 한계가 있었다”며 “통합 플랫폼 기반으로 보다 체계적인 AI 개발 환경을 운영할 수 있게 됐다”고 밝혔다.

신종민 한국HPE 상무는 “AI 산업 환경에서는 데이터와 인프라를 통합적으로 운영할 수 있는 체계 구축이 중요하다”며 “전문 파트너사와 함께 고객 환경에 맞춘 AI 인프라 구축을 지속 지원할 계획”이라고 말했다.

업계에서는 자율주행과 로보틱스 분야를 중심으로 고성능 AI 워크로드 수요가 확대되면서 GPU 자원 통합 관리와 AI 개발 자동화 체계 구축 수요도 증가하고 있다고 보고 있다.

한편 스트라드비젼은 이번 통합 AI 인프라 구축을 바탕으로 자율주행 및 첨단운전자보조시스템(ADAS)용 비전 AI 모델 개발 환경을 고도화하고, 대규모 데이터 학습 및 검증 체계를 지속적으로 확대해 나갈 계획이다.