SKT GPUaaS: AI 시대를 위한 인프라 혁신의 중심

1. GPU 가상화 기술을 통한 자원의 효율적 분배

SK텔레콤이 선보인 GPUaaS(GPU as a Service)는 고성능 연산이 필요한 인공지능(AI) 및 머신러닝(Machine Learning) 시대의 흐름에 발맞춘 핵심 인프라 서비스이다. 특히 이 서비스의 기술적 핵심은 GPU 가상화 기술에 있다. GPU 가상화란 하나의 물리적 GPU 자원을 다수의 사용자 혹은 워크로드가 동시에 사용할 수 있도록 분할 및 할당하는 기술로, 데이터센터 자원의 활용률을 극대화하는 데 필수적이다.

기존에는 단일 GPU 장비가 하나의 특정 프로젝트에 독점적으로 활용되는 경우가 많았지만, SKT의 GPUaaS는 NVIDIA의 멀티 인스턴스 GPU(MIG), 쿠버네티스(Kubernetes) 기반 스케줄링, SR-IOV 기술 등을 조합해 GPU 자원을 효율적으로 분할하고 할당함으로써 다양한 사용자에게 동시다발적인 고성능 연산 환경을 제공한다. 특히 SKT는 이를 자체 데이터센터뿐 아니라 엣지 클라우드 인프라에도 적용해, 지리적으로 분산된 연산 요구에도 대응할 수 있는 구조를 마련하고 있다.

 

2. AI 인프라 확장을 위한 전략적 기반

AI 학습 및 추론의 연산 집약적 특성을 고려할 때, GPU는 AI 모델의 개발과 실시간 서비스에 있어 필수 요소다. SKT의 GPUaaS는 AI 스타트업, 연구기관, 중소기업, 대기업을 포함한 다양한 고객군이 자신들의 서비스 규모에 맞는 GPU 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다. 특히 대형 GPU 클러스터가 필요한 대기업 고객은 물론, 단기간에 수십~수백 개의 GPU 인스턴스를 사용하는 스타트업에게도 적합한 구조다.

이러한 확장성은 GPUaaS가 단순한 인프라 제공을 넘어, SKT의 AI 데이터센터, Edge AI 플랫폼, 그리고 B2B 전용 API 게이트웨이와도 연동되는 통합된 AI 인프라 에코시스템의 일부라는 점에서 그 전략적 가치가 더욱 부각된다. 더불어 향후 SKT의 'AI 풀스택 전략'—AI 칩셋, AI 모델, AI 서비스—의 근간이 되는 연산 자원으로도 GPUaaS는 중추적인 역할을 하게 될 것으로 기대된다.

 

3. 유연한 과금 모델을 통한 시장 진입 장벽 완화

고성능 GPU 자원의 도입에는 막대한 초기 비용이 필요하며, 이로 인해 많은 중소기업과 스타트업이 AI 기술 도입에 어려움을 겪고 있다. SKT는 GPUaaS에 유연한 과금 모델을 도입함으로써 이러한 문제를 해결하고 있다. 시간 단위 요금제, 정액제, 사용량 기반 종량제 등 다양한 옵션을 제공하여 사용자는 자신들의 프로젝트 기간, 연산 필요량, 예산에 맞추어 선택할 수 있다.

또한 GPUaaS는 자동 확장(Auto-Scaling) 기능과 통합 대시보드를 제공하여 자원의 실시간 사용량을 시각화하고, 사용자는 이를 기반으로 요금 예측 및 효율적인 자원 관리를 할 수 있다. 이와 같은 투명하고 탄력적인 요금 구조는 사용자 만족도를 높이는 동시에 AI 시장 전체의 진입 장벽을 낮추는 데 큰 역할을 하고 있다.

4. 데이터 보안 및 프라이버시 보장

AI 연산이 클라우드 환경에서 이뤄질 경우 데이터의 보안과 프라이버시는 매우 중요한 고려 요소다. 특히 금융, 의료, 공공기관처럼 민감한 데이터를 다루는 산업군은 클라우드 기반 GPU 연산을 꺼리는 경우가 많았다. SKT의 GPUaaS는 이러한 우려를 해소하기 위해 강력한 보안 아키텍처를 갖추고 있다.

물리적 보안은 물론, 논리적 격리(VM 기반 또는 Container 기반), TLS 기반 통신 암호화, 데이터 무결성 검증, Key Management System(KMS)을 기반으로 한 암호화 정책 등 다층적인 보안 구조를 적용하고 있다. 또한 개인정보보호법, ISO 27001, ISMS 등 국내외 보안 인증을 획득하여 고객이 안심하고 서비스를 이용할 수 있는 환경을 제공한다.

특히, 온프레미스 환경에 GPUaaS를 구축하고자 하는 고객을 위한 '프라이빗 GPU 클러스터' 옵션도 제공하고 있으며, 이를 통해 고객의 보안 정책에 맞춰 인프라를 구성할 수 있도록 지원하고 있다.

 

5. 파트너 생태계와의 연계를 통한 플랫폼 확장

SKT의 GPUaaS는 단순히 GPU 자원을 임대하는 것 이상의 가치를 지닌다. AI 개발 도구, 데이터셋 마켓플레이스, 개발환경 통합 IDE, 모델 배포 자동화 툴 등 다양한 부가 서비스를 파트너사와의 협력을 통해 제공하고 있다. 예컨대, AI 프레임워크(NVIDIA Triton, TensorFlow, PyTorch 등) 최적화 이미지 제공, 데이터 라벨링 자동화 서비스, AutoML 솔루션 등을 통해 AI 개발의 전주기를 지원한다.

또한 SKT는 국내 AI 스타트업들과의 협력 생태계를 강화하고 있으며, 정부 주도 AI 클러스터 사업, AI 대학원 연계 프로그램, 공공 인프라 사업 등에도 GPUaaS를 통합 인프라로 제안하고 있다. 이러한 파트너십 전략은 AI 인재 양성, 산업 생태계 확산, 클라우드 자립화라는 세 가지 목적을 동시에 충족시킬 수 있는 중요한 수단이다.

 

결론

SKT의 GPUaaS는 단순한 GPU 임대 서비스가 아닌, AI 시대를 위한 통합 연산 인프라 플랫폼이다. GPU 가상화를 통한 자원 효율화, AI 인프라의 유연한 확장성, 다양한 과금 정책, 강력한 보안 정책, 그리고 파트너 생태계를 통한 기술 확장성까지, 모든 요소가 유기적으로 연결된 구조를 지니고 있다.

향후 SKT는 GPUaaS를 기반으로 AI 데이터센터, Edge AI, AI Cloud 플랫폼을 통합하여 B2B AI 서비스 시장에서 선도적인 입지를 굳히려는 전략을 가속화할 예정이다. GPUaaS는 그 중심에서 대한민국 AI 산업의 혁신 기반이 되는 핵심 인프라로 자리매김할 것이다.