GPU 활용률 극대화
10%
80%
“분산 운영되던 GPU를 통합 관리해 활용률을 10%에서 80% 이상으로 높이고, 추가 GPU 투자 없이 기존 자원의 가치를 극대화했습니다.”
대기업 제조 A사
GPU 더 사지 마세요.
지금 있는 GPU로 8배 더 많은
AI 워크로드를 처리하세요.
서버 가격은 2배로 뛰고, 납기는 1년 이상.
그런데 지금 보유한 GPU의 80%이상은 유휴 상태라면?
AIPub Enterprise는, 지금 가진 GPU만으로 충분합니다. 추가 구매 없이 AI 프로젝트를 바로 시작하세요.
AI 인프라 비용,
GPU 가격만의 문제가 아닙니다.
필요 이상으로 사고, 제대로 활용하지 못하고, 운영은 점점 복잡해 집니다.
TEN은 인프라의 낭비를 줄여 TCO는 낮추고, 자원의 가치는 높입니다.
얼마나 필요할지 몰라 여유 있게 구축한 인프라는 결국 비용으로 남습니다. 실제 AI 워크로드를 기준으로 필요한 자원을 정확히 파악해, 과도한 투자를 줄입니다.
- 워크로드 분석
- 인프라 최적 설계
- CAPEX 절감
GPU가 있어도 특정 팀과 워크로드에 묶여 있으면 제대로 활용하기 어렵습니다. GPU를 공간분할 하여 필요한 곳에 필요한만큼 실시간으로 배분해 유휴자원을 최소화 합니다.
- GPU 공유
- 활용률 극대화
팀도, 프로젝트도, GPU도 늘어날수록 인프라 운영은 복잡해집니다. 복잡한 운영과정을 자동화 하고 통합해, 규모가 커져도 운영 부담과 비용을 줄입니다.
- 운영 자동화
- 통합 관리
- 운영 비용 절감
GPU 구매비뿐 아니라 전력, 냉각, 클라우드, 운영 인력까지, AI 인프라에는 보이지 않는 비용이 계속 쌓입니다. 자원 사용과 비용을 가시화해 낭비를 찾아내고, AI 인프라의 TCO를 지속적으로 낮춥니다.
- FinOps
- TCO 최적화
AI 인프라의 TCO를 낮추는
TEN의 핵심 기술
RA:X와 AIPub의 기술로 구축부터 운영까지
AI 인프라의 비용과 자원 효율을 최적화합니다.
개발하려는 AI 모델과 목적만 알려주세요.
TEN이 실제 AI 워크로드를 벤치마킹해 필요한 GPU 성능과 자원 규모를 산정하고, 최적의 인프라 구성을 제안합니다.
과잉 투자 방지
나눠 쓰되, 성능은 나눠 갖지 않습니다.
AIPub은 시분할이 아닌 공간분할 기술로 GPU 메모리와 코어 자원을 워크로드별로 독립 할당합니다. 여러 워크로드가 하나의 GPU를 동시에 사용해도 상호 간섭을 최소화해 시분할 대비 8배 이상 높은 워크로드 격리 성능을 제공합니다.
GPU 활용률 향상
GPU가 필요한 만큼, 필요한 순간에.
TEN이 최초로 개발한 공간분할 기반 동적 자원 할당 기술로 워크로드 수요에 맞춰 GPU를 실시간 배분합니다. 남는 자원은 자동으로 회수·재배분해 한정된 GPU를 빈틈없이 활용합니다.
유휴 자원 최소화
한정된 GPU, 중요한 일부터.
TEN이 자체 개발한 스케줄러로 워크로드별 우선순위를 설정하고 자원 배분을 통제할 수 있습니다. 중요한 업무에 필요한 GPU를 우선 제공해 한정된 자원을 조직의 필요에 맞게 더 효율적으로 운영합니다.
자원 배분 최적화, 운영 통제 강화
보는 것에서 그치지 않고, 전력까지 최적화합니다.
100개 이상의 모니터링 지표로 GPU와 클러스터의 상태를 실시간으로 파악하고, GPU 한 장 단위까지 전력을 세밀하게 통제합니다. 자원 상태에 맞춰 불필요한 전력 소비를 줄여 AI 인프라의 운영 비용까지 낮춥니다.
운영 가시성 향상, 전력 비용 절감
누가, 얼마나 쓰는지 정확하게.
사용자·팀·프로젝트별 GPU 자원 사용량을 측정하고 관리해 자원이 어디에 얼마나 사용되고 있는지 명확하게 파악할 수 있습니다. 실제 사용 데이터를 기반으로 비용을 관리하고 자원 배분과 인프라 투자 의사결정을 최적화합니다.
비용 가시화, 지속적인 TCO 최적화
앞서가는 기업들은 AI 인프라를 어떻게 운영할까요?
AIPub으로 GPU 활용은 극대화 하고, 더 빠르고 유연하게 AI를 확장한 실제 사례를 확인해 보세요.
대규모 GPU 통합 노드
60+
“조직별로 분산된 60+노드를 통합해 자원 활용도를 높이고, 대규모 인프라의 운영 부담과 TCO를 줄였습니다.”
공공연구기관
멀티테넌시 및 비용 최적화
유휴 자원 감소
“여러 사용자와 연구팀이 GPU를 효율적으로 공유하고 사용량에 따라 관리할 수 있는 체계를 구축해, 유휴 자원과 불필요한 추가 투자를 줄였습니다.”
국내 주요 대학
AI Inference 통합 운영
관리 비용 감소
“ML, LLM 기반 수십개 이상의 AI 서비스를 하나의 환경에서 안정적으로 운영해, 인프라 운영의 복잡성과 관리 비용을 줄였습니다.”
대기업 제조 B사
분산 환경 통합 운영
운영 부담 감소
“서로 다른 개발/운영 환경의 GPU 클러스터를 하나의 체계로 통합해, 인프라 관리 부담을 줄이고 운영 효율을 높였습니다.”
대기업 제조 C사
기존 인프라 투자 활용
구축 비용 절감
“기존 VM 기반 GPU 인프라를 그대로 활용하면서 컨테이너 기반 AI 환경으로 확장해, 추가 구축 비용을 줄이고 기존 투자의 가치를 높였습니다.”
공기업 D사
NVIDIA부터 Cisco까지,
글로벌 파트너가 검증한 플랫폼
조직의 규모와 목적에 맞는 제품을 선택하세요
어떤 제품이 맞는지 모르겠다면?
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RA:X 컨설팅
실제 워크로드 기반 AI 인프라 사이징, 최적화 컨설팅
AIPub Enterprise
기업용 AI 인프라 통합 운영, 오케스트레이션 플랫폼
Coming soon
AIPub Cloud
GPU 인프라와 운영을 통합 제공하는 Managed AI Cloud 서비스
Modular Data Center
필요한 규모와 장소에 빠르게 구축하는
AI 전용 모듈형 데이터센터
서버를 더 사기 전에,
먼저 진단하세요.
지금 보유한 GPU가 제대로 쓰이고 있는지,
추가 구매 없이 더 많은 프로젝트를 돌릴 수 있는지,
RA:X 벤치마킹으로 데이터로 확인해 드립니다.
