임재호 | 기자 작성일 2026년 03월 27일
씨이랩이 2026 KREONET 워크샵에서 GPU 클러스터 관리 플랫폼 AstraGo 2.0을 소개했다.
AI 인프라 전문기업 씨이랩(대표 윤세혁, 채정환)이 국가과학기술연구망(KREONET) 주관 '2026 KREONET 워크샵'에 참가해 AI 인프라 운영 기술의 발전 방향과 중장기 계획을 발표했다.
정부가 국가 AI 컴퓨팅 인프라를 GPU 26만 장 규모로 확대하고 있는 가운데, 연구기관에서는 확보한 GPU 자원의 효율적 활용이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이번 워크샵은 국내 연구기관 관계자와 실무자를 대상으로 최신 네트워킹 기술, AI 인프라 활용 사례, 미래 연구망 발전 전략을 공유하기 위해 마련됐다.
GPU 활용률 30~40% 수준…수동 운영의 한계
씨이랩 송유진 CTO는 기존 AI 연구 환경에서 수동 스케줄링과 개별 서버 접근 방식에 의존하면서 GPU 활용률이 평균 30~40%에 머물고, 중앙 모니터링 부재와 자원 파편화로 프로젝트 지연이 발생하는 사례가 늘고 있다고 설명했다.
이에 씨이랩은 GPU를 단순한 자원 대신 '작업 단위(Job) 기반 운영 대상'으로 관리하고, 스케줄링과 거버넌스를 포함한 통합 운영 플랫폼의 필요성을 강조했다.
AstraGo 2.0, GPU 활용 최적화 통합 플랫폼
회사는 이를 해결하기 위한 솔루션으로 GPU 클러스터 관리 플랫폼 'AstraGo 2.0'을 소개했다. AstraGo 2.0은 AI 작업에 필요한 모든 자원을 한 곳에서 관리하고, 워크로드 단위 스케줄링과 실시간 모니터링을 통해 GPU 활용률을 최적화한다.
멀티테넌시 구조와 GPU 분할 기능을 통해 자원 배분을 효율화하고, 쿠버네티스(Kubernetes) 기반 통합 관제를 통해 대규모 AI 인프라 운영에서 요구되는 확장성과 안정성을 제공한다.
워크샵 현장에서 씨이랩은 AstraGo 2.0 데모와 기술 상담을 진행하며 연구기관과 공공 분야를 대상으로 GPU 기반 AI 인프라 구축 및 운영 효율화 방안을 제시했다.
윤세혁 씨이랩 대표는 "국가 AI 인프라가 빠르게 확충되고 있으나, 자원의 효율적 활용 여부가 실제 성과를 좌우한다"며 "씨이랩의 GPU 운영 기술을 통해 공공·연구기관이 보유한 AI 자원의 성능과 효율성을 극대화하도록 지원하겠다"고 말했다.