TEN 블로그

LLM에서 토큰(Token)이란 무엇일까요? 토큰의 개념과 단어와의 차이, 입력·출력 토큰과 컨텍스트 윈도우, 토큰이 AI 비용과 성능의 단위가 되는 이유, 그리고 토큰 처리량을 좌우하는 GPU 인프라를 정리했습니다.

GPU-Util 90%인데 왜 학습은 느릴까요? 활용률의 함정을 넘어 SM Efficiency, 메모리 대역폭 등 실제로 봐야 할 7가지 지표와 계층형 관측 방법을 정리했습니다.

파운데이션 모델(Foundation Model)이란 무엇일까요? 광범위한 데이터로 사전학습해 다양한 작업에 적응하는 이 모델의 개념과 LLM과의 관계, 사전학습·파인튜닝 과정, 그리고 기업이 파운데이션 모델을 활용할 때 필요한 GPU 인프라를 정리했습니다.

공용 GPU 클러스터의 비용을 누가 얼마나 썼는지 어떻게 나눌까요? Showback부터 Chargeback까지, GPU 비용을 팀·프로젝트 단위로 배분하는 4단계 실전 절차를 정리했습니다.

GPU-Util 하나로 인프라를 판단하면 왜 위험할까요? 활용률의 함정을 넘어, 실제 운영에서 반드시 봐야 할 지표 5가지와 계층별 모니터링 접근법을 정리했습니다.

NVIDIA MIG로 GPU를 나누면 충분할까요? MIG의 고정 분할·최대 7개·GPU 제약 같은 한계와, 1% 단위 유연 분할·동적 재배분을 제공하는 소프트웨어 공간분할의 차이를 비교하고, 어떤 환경에 무엇이 맞는지 정리했습니다.

NVIDIA H100, H200, B200은 무엇이 다를까요? HBM 메모리 용량과 대역폭, 아키텍처(Hopper·Blackwell), FP4 지원, 실제 스펙 수치를 비교하고, LLM 학습·추론 워크로드별로 어떤 GPU를 선택해야 하는지 정리했습니다.

데이터센터 Tier(등급)는 무엇을 기준으로 나뉠까요? Uptime Institute의 Tier 1~4 분류 기준, 가동률과 연간 다운타임, N+1·2N 같은 이중화 개념, 그리고 AI 데이터센터에 필요한 등급까지 정리했습니다.

HBM(고대역폭 메모리)은 왜 AI GPU의 핵심이 됐을까요? HBM의 개념과 일반 메모리와의 차이, HBM3·HBM3e·HBM4 세대별 스펙, H100·H200·B200 실제 수치, 그리고 HBM이 LLM 성능을 좌우하는 이유를 정리했습니다.

여러 팀이 공유하는 GPU 비용을 어떻게 공정하게 배분할까요? Chargeback과 Showback의 차이, GPU 비용 배분에 필요한 측정 항목, 그리고 실제 구축 단계를 FinOps 관점에서 정리했습니다.

AI 인프라를 온프레미스로 구축할지 클라우드로 빌릴지 어떻게 결정할까요? GPU 비용(TCO), 데이터 보안, 확장성, 활용률 관점에서 두 방식을 비교하고, 하이브리드 전략과 판단 기준을 정리했습니다.

PUE(전력사용효율)는 데이터센터가 전력을 얼마나 효율적으로 쓰는지 나타내는 지표입니다. PUE의 개념과 계산법, AI 데이터센터에서 PUE가 악화되는 이유, 그리고 고밀도 GPU 환경에서 전력 효율을 높이는 접근을 정리했습니다.

PU 활용률 60%가 실제로는 놀고 있는 상태일 수 있습니다. nvidia-smi의 사용률 지표가 왜 실제 연산량을 반영하지 못하는지, MFU 같은 진짜 지표는 무엇인지, 정확한 측정 방법을 정리했습니다.

비싸게 산 GPU의 평균 활용률이 5%에 그치는 이유는 GPU 부족이 아닙니다. 유휴 자원, 독점 점유, 스케줄링 부재 등 활용률을 갉아먹는 5가지 원인과 진단·개선 방법을 정리했습니다.

VRAM이란 무엇이고 왜 LLM 실행에 중요할까요? GPU 메모리의 개념과 일반 RAM과의 차이, 모델 크기별 필요 VRAM 계산법, 부족할 때 나타나는 문제와 대응 방법을 쉽게 정리했습니다.

쿠버네티스로 GPU를 스케줄링할 때 왜 자원이 남는데 작업은 대기할까요? GPU 스케줄링의 개념과 기본 방식의 한계, 자원 파편화 문제, 그리고 효율적인 GPU 배치를 위해 필요한 조건을 정리했습니다.

네오클라우드(Neocloud)란 무엇일까요? AI 워크로드에 특화된 GPU 클라우드의 정의와 일반 클라우드와의 차이, CoreWeave 등 대표 기업, 그리고 수익성을 가르는 운영 계층까지 정리했습니다.

하나의 GPU에 여러 작업을 올리면 서로 간섭해 성능이 떨어집니다. GPU를 독립된 공간으로 나눠 여러 워크로드가 간섭 없이 나눠 쓰는 공간분할의 원리와, AIPub이 이를 어떻게 구현하는지 정리했습니다.

자인 시스템은 일관된 UI를 위한 패턴과 규칙의 집합입니다. 디자인 시스템이 필요한 이유와 도입 효과, 그리고 구축 도구인 스토리북(Storybook)의 개념을 개발·디자인 협업 관점에서 정리했습니다.

MLOps를 이해하려면 먼저 알아야 할 IT 기본 용어들. 정보 사일로, DevOps, CI/CD의 개념과 이들이 왜 AI 인프라 운영에서 중요한지 예시와 함께 쉽게 정리했습니다.

AI에도 종류가 있습니다. 지금 우리가 쓰는 ANI(좁은 인공지능)부터 인간 수준의 AGI, 그 너머의 ASI까지. 세 가지 인공지능 개념의 차이와 각 단계가 의미하는 바를 쉽게 정리했습니다.

텐서플로우(TensorFlow)는 구글이 만든 대표적인 딥러닝 프레임워크입니다. 텐서플로우의 개념과 특징, 어떤 상황에 쓰이는지, 그리고 이를 GPU에서 효율적으로 돌리기 위해 무엇이 필요한지 정리했습니다.

GPU 수천 대로 진행하는 LLM 학습에서 장애는 피하기 어렵습니다. 체크포인팅의 개념과 동기식·비동기·인메모리 방식의 차이, 저장 항목과 주기를 정하는 기준을 정리합니다.

분산 학습에는 왜 초고속 네트워크가 필요할까요? Google DeepMind의 DiLoCo, Streaming DiLoCo, Decoupled DiLoCo가 통신 빈도와 대역폭 요구량을 줄이는 원리와 멀티클러스터·네오클라우드 GPU 운영에 갖는 의미를 정리합니다.

같은 모델과 GPU를 사용해도 추론 엔진에 따라 처리량과 지연 시간이 달라질 수 있습니다. vLLM의 PagedAttention, SGLang의 RadixAttention, TensorRT-LLM의 최적화 방식과 워크로드별 선택 기준, NVIDIA Dynamo의 역할을 정리합니다.

GPU를 늘려도 분산 학습 성능이 기대만큼 향상되지 않는다면 네트워크 패브릭이 병목일 수 있습니다. 스케일링 효율이 낮아지는 원인과 NVLink, InfiniBand, RoCE, Spectrum-X, MRC의 역할, GPU 증설 전 점검해야 할 항목을 정리합니다.

NVIDIA가 칩 회사에서 AI 팩토리 오케스트레이터로 전환하고 있습니다. DSX 플랫폼, Tokens per Watt, 운영 소프트웨어 중심 전략이 의미하는 것 - GPU 인프라의 경쟁축이 하드웨어에서 운영 계층으로 이동하고 있는 이유를 정리합니다.

Disaggregated Inference는 LLM 추론의 Prefill과 Decode 단계를 서로 다른 GPU에 나눠 실행하는 아키텍처입니다. 왜 두 단계를 분리하는지, 어떤 성능 이점이 있는지, 어디서 쓰이는지 정리하고, GPU 자원 배치와 운영 관점에서 도입 조건까지 다룹니다.

AI 데이터센터의 병목이 GPU에서 변압기와 전력 인프라로 이동하고 있습니다. AI 서버의 전력 밀도가 높아지면서 전력 인입, 수배전 설비, 냉각 용량이 왜 핵심 과제가 되었는지 살펴보고, 제한된 전력 안에서 GPU 활용률과 운영 효율을 높이는 방법을 정리합니다.

TEN의 GPU 인프라 운영 플랫폼 AIPub이 2026년도 상반기 중소벤처기업부 혁신제품으로 신규 지정됐습니다. 공공기관 수의계약이 가능합니다. 블록 단위 GPU 분할, RBAC, 모니터링, 빌링까지 하나의 플랫폼에서

네오클라우드는 AI 워크로드에 특화된 GPUaaS 클라우드입니다. GPU 확보 경쟁 이후, 수익성은 활용률·멀티테넌시·과금·운영 자동화를 갖춘 운영 계층에서 갈립니다. 네오클라우드의 정의와 수익화 운영 전략을 정리했습니다.

GPU 오케스트레이션 플랫폼을 비교합니다. 경쟁사 A·B·C의 주요 기능을 살펴보고, 주식회사 텐의 AIPub이 GPU 100분할·스케줄링·멀티테넌시·실시간 모니터링·서비스 운영 자동화를 어떻게 한 흐름으로 연결하는지 정리했습니다.

텐(TEN) 제품팀 AI 도구 도입 3개월, 생산성은 4.3점으로 올랐지만 검증 프로세스와 지식 공유는 2.5점에 머물렀습니다. 개인의 AI 역량을 팀 시스템으로 전환하는 4가지 액션 아이템을 자체 설문 데이터로 진단합니다.

GPU를 아무리 많이 사도, 전력을 통제 못하면 수익성은 없습니다. GPU 카드별 전력 한도 설정, SM/메모리 클럭 제어, 실시간 모니터링까지 — AIPub의 GPU 전력 최적화 전략을 정리합니다.

FLOPs/$만 보고 GPU를 선택하면 추론 비용에서 반드시 후회합니다. NVIDIA Blackwell Ultra의 cost-per-token 혁신과 인프라 운영 전략을 정리합니다.

CPU 중심 FinOps로는 GPU 비용을 통제할 수 없습니다. GPU idle time, cost-per-token, 팀별 Chargeback까지. AI 시대에 맞는 FinOps 전략과 AIPub의 블록 단위 빌링을 정리합니다.

2026 FIFA 북중미 월드컵에서는 Football AI Pro를 비롯한 AI 기술이 전술 분석, 중계, 팬 경험에 활용됩니다. 이번 글에서는 월드컵 AI 코치가 보여주는 AI Agent의 가능성과 이를 안정적으로 운영하기 위한 AI 오케스트레이션의 중요성을 살펴봅니다.

모듈형 데이터센터(MDC)의 개념과 기존 데이터센터·컨테이너형 데이터센터와의 차이를 살펴보고, AI 인프라 시대에 MDC가 빠른 구축, 유연한 확장, 고밀도 GPU 서버 운영, TCO 절감 측면에서 왜 주목받는지 알아봅니다.

AI 인프라 확산으로 데이터센터는 단순 서버 공간을 넘어 전력, 냉각, 랙 밀도, 운영 효율성을 함께 고려하는 전략적 인프라로 변화하고 있습니다. 기존 데이터센터의 한계와 새로운 방식의 데이터센터가 필요한 이유를 살펴봅니다.

에이전틱 AI가 24시간 GPU를 소비하는 시대, 기존 인프라 운영 방식으로는 자원 충돌과 보안 문제를 통제할 수 없습니다. GPU 레벨을 넘어 전체 스택에 걸친 접근 제어가 필요한 이유를 정리합니다.

공공기관·국립대 AI 인프라 도입, 조달 절차와 검증 부담이 걸림돌이었다면 주목하세요. TEN의 AIPub이 나라장터 디지털서비스몰에 등록되어 수의계약으로 빠르게 도입 가능합니다. 도입 허들과 체크리스트를 정리했습니다.

GPU 활용률이 30%에 그치는 원인은 GPU 부족이 아니라 타임슬라이싱의 구조적 한계에 있습니다. 간섭율 8.15배 차이, 빌링 부정확 문제를 공간분할이 어떻게 해결하는지 비교 분석합니다.

AI 팩토리의 표준 규격, 도커 완벽 가이드! chroot에서 runC까지의 진화 과정과 도커 엔진의 내부 작동 원리를 파헤칩니다. 단순한 패키징을 넘어 리눅스 커널 기술이 AI 인프라를 어떻게 규격화하는지 분석하고, 루빈 시대를 대비한 GPU 리소스 최적화 전략을 확인하세요.

추론이 학습을 넘어서는 2026년, 우리 조직의 GPU 인프라는 준비되어 있을까요? KubeCon EU 2026의 NVIDIA GPU 스케줄링 표준화 소식과 AIPub의 실전 해법을 정리했습니다.

AI 개발에 GPU만 있으면 충분할까요? AI 개발에 필수적인 두가지, 성능을 극대화하는 고속 스토리지와 네트워크 패브릭의 역할을 초심자 눈높이에서 설명합니다. 온프레미스와 클라우드 인프라 선택 가이드도 함께 확인하세요.

비싼 AI 인프라 투자, 실패 없이 시작하려면? 한 번 구축하면 되돌리기 어려운 AI 인프라를 데이터 기반으로 설계하는 법! 레퍼런스 아키텍처의 정의와 중요성, 그리고 TEN RA:X를 통한 최적의 가이드를 확인하세요.

GPU 메모리 부족으로 클러스터 확장을 고려하고 계신가요? GPU 클러스터 도입 전 반드시 확인해야 할 기술적 조건 5가지를 정리했습니다. 분산 학습, 스케줄링, 자원 최적화까지 AI 인프라 확장을 위한 핵심 체크리스트를 확인해보세요.