검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'데이터 설계'통합검색 결과 입니다. (4건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

네이버클라우드 "AI 인프라 기술 내재화…GPUaaS로 혁신 이끈다"

네이버클라우드가 인공지능(AI) 풀스택 기술을 앞세워 글로벌 AI 인프라 시장을 선도하겠다는 비전을 밝혔다. 그래픽처리장치(GPU) 자원 확보를 넘어 설계·운영·플랫폼까지 아우르는 서비스 전략을 바탕으로 AI 산업 확장에 나선다는 목표다. 네이버클라우드 이상준 최고기술책임자(CIO)는 지난 27일 각 세종 데이터센터에서 열린 테크 밋업에서 "GPU 확보와 운영 기술 내재화의 균형을 통해 글로벌 수준의 AI 인프라 경쟁력을 완성하고 있다"고 강조했다. 이어 "각 춘천·세종 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "인프라를 하나의 시스템으로 통합 설계·운영할 수 있는 능력은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다"고 덧붙였다. 그는 AI 데이터센터를 정보의 인프라가 아닌 지능의 인프라로 정의하며 AI 학습·추론·서빙을 아우르는 완전한 생태계를 구축하는 것이 네이버의 핵심 전략이라고 설명했다. 특히 중심 거점 인프라는 네이버클라우드가 지난 2023년 개소한 각 세종 데이터센터다. 이날 행사에서 네이버클라우드 노상민 센터장은 각 세종의 설계 철학과 기술적 차별점을 소개했다. 그는 "각 세종은 10년 전 춘천에서 시작된 네이버의 하이퍼스케일 데이터센터 노하우를 집대성한 결과물"이라며 "데이터 보관을 넘어 AI·클라우드·로보틱스 등 미래 기술이 융합되는 플랫폼 역할을 한다"고 말했다. 노 센터장은 특히 '각'이라는 이름에 담긴 상징성을 강조했다. 네이버의 각 데이터센터는 팔만대장경을 750년간 보관해 온 장경각의 정신을 현대적으로 계승한 것으로, 데이터를 안전하고 지속가능하게 보관·활용하며 이를 통해 새로운 가치를 창출하겠다는 의미를 담고 있다. 각 세종은 춘천 대비 6.7배 이상 규모로 확장된 초대형 하이퍼스케일 센터로, 내진 규모 7.0을 견디는 설계와 전력사용효율(PUE) 1.1 수준의 글로벌 친환경 기준도 충족하고 있다. 또 각 세종은 국내 데이터센터 최초로 자율주행 로봇을 활용한 서버 이동 시스템을 시범 도입했다. 넓은 캠퍼스 환경에서 반복적인 장비 운반 작업을 자동화해 효율성과 안전성을 높이는 것이 목표다. 노 센터장은 "네이버랩스와 협력해 운반 로봇인 '세로·가로'를 도입 중이며 앞으로 서버 운반 시간 단축과 산업재해 예방 효과를 동시에 기대하고 있다"고 설명했다. 각 세종의 또 다른 차별점은 냉각 기술이다. AI 연산이 집중되는 GPU 서버 환경에 맞춰 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용했다. 이는 계절별로 냉각 모드를 자동 전환해 에너지 효율과 안정성을 동시에 확보하는 방식이다. 네이버는 액침냉각과 수냉식 냉각 특허도 확보해 차세대 냉각 기술 로드맵을 준비 중이다. 데이터센터 운영 측면에서도 예측 가능한 인프라 구현이 강조됐다. 각 세종은 전력·냉각·서버 운용을 완전히 분리하면서도 유기적으로 통합한 이중화 아키텍처로 설계됐다. GPU 자원은 자동 복구 기능과 실시간 모니터링을 통해 장애 발생 시에도 무중단 운영이 가능하며 모든 서버는 도입 전 성능·전력 효율·운용성을 표준화 검증 절차를 거친다. 노 센터장은 "우리는 춘천 데이터센터 운영을 통해 이미 글로벌 수준의 안정성을 입증했다"며 "각 세종은 그 경험을 바탕으로 더 높은 수준의 내진·화재·침수 대응 체계를 구축했으며 파트너사와 함께 월 1회 이상 실전 대응 훈련을 진행 중"이라고 밝혔다. 이 CIO는 이같은 AI 인프라 기술 내재화를 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 그는 "GPU 서버뿐 아니라 특화 스위치, 고속 네트워크, 대용량 스토리지까지 모두 자체적으로 설계·운영하고 있다"며 "데이터센터 설계부터 검증, 배치, 장애 복구까지 모든 단계를 내재화한 덕분에 빠르게 변화하는 AI 시장에서도 즉각 대응이 가능하다"고 강조했다. 네이버의 AI 모델 및 플랫폼 '하이퍼클로바X'는 이러한 인프라 위에서 작동 중이다. 모델의 학습·추론·배포 모두 이 인프라 상에서 구현돼 개발자는 인프라 제약 없이 AI를 연구·운영할 수 있고 GPU 자원 배분과 전력 효율을 실시간으로 제어할 수 있다. 이 플랫폼을 통해 네이버는 내부에서 검증된 기술을 외부 고객에게 확장하는 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업 모델을 추진하고 있다. 이미 주요 산업 기업들과 협력 중이며 향후 정부·엔터프라이즈·중소기업 영역으로 생태계를 넓혀갈 계획이다. 이 CIO는 "그동안 축적한 AI 인프라 운영 역량을 GPUaaS 모델로 발전시켜 국내 기업들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 생태계를 만들 것"이라며 "AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어 산업 전반의 성장 기반이 되도록 하겠다"고 말했다.

2025.10.28 09:01한정호

파수, 제조업 데이터 지킨다…보안 전략 전파

파수(대표 조규곤)가 미국이 주력 육성하고 있는 반도체를 포함한 제조산업을 위한 데이터 보안 전략 전파에 나섰다. 파수는 10월 초 미국 아리조나주 피닉스에서 개최된 'SEMICON WEST 2025(이하 SEMICON)'에 이어, 10월 14일과 15일 양일간 일리노이주 시카고에서 개최된 'ManuSec USA 2025(ManuSec)'에 참가했다고 16일 밝혔다. 파수는 해당 행사에서 반도체 및 자동차 산업을 포함한 미국 제조기업과의 접점을 적극 확대하고 해당 산업군 및 생태계에 특화된 데이터 보안∙AI 전략을 제시했다. 파수가 참가한 ManuSec은 자동차를 중심으로 한 제조산업 대상의 보안 콘퍼런스며, 이에 앞서 이달 7일부터 9일까지 개최된 SEMICON은 반도체 산업에 특화된 글로벌 콘퍼런스다. 파수는 이들 행사에서 반도체 및 자동차를 포함한 제조기업들의 핵심 보안 문제로 떠오른 설계도면 등의 IP(지적재산권) 유출 사고를 방지하고 AI 도입을 가속화하기 위한 데이터 보안 및 AI 전략과 실제 사례를 공유했다. 또한 또다른 주요 관심사인 공급망 내 보안 강화를 위해 공급망 내에서 협업 생산성을 높이면서 보안성을 유지하는 세부 실행 방안을 소개했다. 파수가 글로벌 제조기업들의 핵심 자산인 중요 데이터를 지키기 위한 방안으로 소개한 '파수 엔터프라이즈 디알엠(Fasoo Enterprise DRM, 이하 FED)'은 로컬과 클라우드 환경에서 일원화된 정책 관리가 가능한 Hyper DRM이다. 일반 텍스트, 설계도면(CAD 파일), PDF, 이미지 등의 다양한 문서를 생성부터 폐기까지 전 과정에서 걸쳐 보호한다. 함께 소개한 공급망 데이터 보안 협업 플랫폼 '랩소디 에코(Wrapsody eCo)'는 외부 협업 과정에서 데이터 보안을 강화하면서 협업 편의성을 높인다. 파일 보안 뿐 아니라, 사용자별로 권한을 제어하고 외부에 문서 공유한 후에도 언제든지 권한을 회수하거나 제한할 수 있다. 글로벌사업을 총괄하는 손종곤 파수 상무는 “최근 미국은 반도체와 자동차를 중심으로 제조업 육성에 사활을 걸고 투자를 활성화하면서 관련 기업들의 보안 수요도 함께 증가하고 있다”며, “파수는 해당 산업에서 최우선 과제로 떠오르고 있는 핵심 IP 보호에 있어 글로벌 경쟁력을 보유한 만큼, AI 시대에 대비한 산업별 맞춤 전략을 통해 고객 확대에 박차를 가하고 있다”고 말했다

2025.10.16 14:49김기찬

키사이트 EDA, 인텔 파운드리와 'EMIB-T' 실리콘 브리지 기술 협력

키사이트테크놀로지스는 인텔 파운드리와 협력해 EMIB-T(Embedded Multi-die Interconnect Bridge-T) 기술을 지원한다고 13일 밝혔다. 이 기술은 인공지능(AI) 및 데이터 센터 시장에서 고성능 패키징 솔루션을 향상시키기 위한 첨단 혁신 기술로, 인텔 18A 공정 노드도 함께 지원한다. AI와 데이터 센터 워크로드의 복잡성이 증가함에 따라 칩렛과 3DIC 간의 안정적인 통신이 점점 더 중요해지고 있다. 차세대 반도체 애플리케이션의 성능 요구를 충족하려면 고속 데이터 전송과 효율적인 전력 공급이 필수적이다. 반도체 산업은 이러한 과제를 해결하기 위해 UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)와 BoW(Bunch of Wires)와 같은 새로운 오픈 표준을 도입하고 있다. 이들 표준은 첨단 2.5D/3D 또는 라미네이트·유기 패키지 내에서 칩렛과 3DIC 간 인터커넥트 프로토콜을 정의해 다양한 설계 플랫폼 간 일관되고 고품질의 통합을 가능하게 한다. 키사이트 EDA와 인텔 파운드리는 이러한 표준을 채택하고 칩렛의 규격 준수 및 링크 마진을 검증함으로써 칩렛 상호운용성 생태계를 확장하고 있다. 이번 협력은 개발 비용을 줄이고 위험을 완화하며 반도체 설계의 혁신 속도를 높이는 것을 목표로 한다. 키사이트 EDA의 칩렛 PHY 디자이너는 AI 및 데이터 센터 애플리케이션에 맞춘 고속 디지털 칩렛 설계를 위한 최신 솔루션으로, UCIe 2.0 표준에 대한 고급 시뮬레이션 기능과 BoW 표준 지원을 새롭게 제공한다. 이 솔루션은 시스템 수준의 칩렛 설계와 다이 간(D2D) 설계를 위한 고급 툴로, 실리콘 제작 전 검증을 가능하게 해 테이프아웃까지의 경로를 단축한다. 석 리 인텔 파운드리 생태계 기술 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “키사이트 EDA와의 EMIB-T 실리콘 브리지 기술 협력은 고성능 패키징 솔루션을 발전시키는 중요한 진전”이라며 “UCIe 2.0과 같은 표준을 통합함으로써 AI 및 데이터 센터 애플리케이션을 위한 칩렛 설계 유연성을 높이고, 혁신 속도를 가속화하며 고객들이 차세대 요구사항을 정확하게 충족할 수 있다”고 말했다. 닐 파셰 키사이트 디자인 엔지니어링 소프트웨어 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “키사이트 EDA의 혁신적인 칩렛 PHY 디자이너는 실리콘 제작 전 검증을 재정의하며 칩렛 설계자들이 빠르고 정확하게 검증할 수 있도록 돕고 있다”며 "설계 엔지니어들이 혁신을 가속화하고 제조 전에 발생할 수 있는 비효율적인 설계 반복을 줄일 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.

2025.08.13 10:46장경윤

[AI 리더스] 엔닷라이트, '움직이는 CAD'로 설계 한계 돌파…로봇 AI 진화 앞당긴다

"제품 하나를 디자인하려면 기획, 스케치, 실제 설계를 수없이 반복해야 했습니다. 시간과 비용이 엄청났죠. 이에 우리는 텍스트나 이미지 한 장이면 인공지능(AI)이 '실제 작동하는' 3D 설계도를 순식간에 만들어내도록 했습니다. 제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 데이터 생성까지 한 번에 해결하는 시대를 연 것입니다." 김선태 엔닷라이트 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 최근 기자와의 인터뷰에서 이같이 선언했다. 그의 말에는 3D 기술로 산업 현장의 가장 본질적인 문제를 정면으로 돌파하고 있다는 자신감이 묻어났다. 21일 업계에 따르면 AI 기술의 발전에도 불구하고 로보틱스나 디지털 트윈 등 복잡한 산업에 즉시 적용 가능한 '고품질 3D 데이터'가 절대적으로 부족해 AI 전환이 더딘 상황이다. 이러한 과제를 해결하기 위해 지난 2020년 설립된 AI 기반 3D 기술 기업 엔닷라이트가 독자적인 해법을 제시하며 주목받고 있다. 엔닷라이트의 접근법은 보기 좋은 이미지를 만드는 수준을 넘어선다. 실제 제조와 시뮬레이션이 가능한 컴퓨터 지원 설계(CAD) 데이터를 AI로 직접 생성하는 데 집중하는 것이다. 핵심 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'는 이 설계 자동화 기술을 AI 학습용 합성 데이터 생성과 결합해 산업 현장의 오랜 병목 현상을 해결하고 있다. '설계 노가다'의 종말…디자이너는 창의력에 '집중' 엔닷라이트가 가장 먼저 정조준한 문제는 전통적인 제품 설계 과정의 고질적인 비효율성이었다. 기획과 스케치, 엔지니어의 CAD 도면 작업을 오가는 과정은 최소 수 주에서 수개월이 걸리는 지난한 반복 작업이었다. 이 회사의 '트리닉스'는 이 해묵은 과제를 AI로 자동화한다. 사용자가 "슬라이딩 도어가 있는 금속 캐비닛을 만들어줘" 같은 자연어 텍스트나 이미지를 입력하면 AI가 이를 해석해 곧바로 제조 가능한 3D CAD 모델을 생성하는 식이다. 김 CTO는 "단순히 외형만 흉내 내는 것이 아니라 부품 계층 구조와 물리적 작동이 가능한 관절까지 포함된 진짜 산업용 설계 결과물을 만들어낸다"고 설명했다. 트리닉스의 강점은 여기서 그치지 않는다. 한번 생성된 모델을 사용자가 다시 '편집'할 수 있다는 점은 기존 생성형 AI와 차원을 달리하는 지점이다. 김 CTO는 "보통의 생성형 AI는 한번 결과물을 만들면 그걸로 끝이지만 우리는 AI와 대화하듯 설계를 발전시킬 수 있다"며 "일례로 AI에게 '밸브 핸들이 2개인 3D 모델'을 생성하게 한 뒤 그 결과물을 보고 '이 모델에서 핸들만 3개로 늘려줘'라고 텍스트로 추가 요청하면 다른 부분은 그대로 둔 채 핸들만 3개로 즉시 수정해준다"고 설명했다. 이러한 '대화형 수정' 기능은 사용자의 세밀한 요구사항을 즉각적으로 반영할 수 있게 한다. 매번 처음부터 다시 모델링해야 하는 수고를 덜어줘 디자인의 완성도를 높이는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 것이다. "가위는 접히고, 텀블러 뚜껑은 열려야"…진짜 시뮬레이션의 '시작' 이같이 트리닉스가 생성하는 3D 모델의 핵심은 모든 부품이 개별적으로 분리되고 경첩이나 서랍의 슬라이딩 같은 관절 구조를 포함하는 데 있다. 이 덕분에 안경이 접히고 가위가 교차하며 전자레인지 문이 열리는 등 실제 제품과 동일하게 작동하는 '살아있는' 3D 모델 생성이 가능해진 것이다. 이 시뮬레이션 가능한 데이터는 로봇 AI 학습에 결정적인 역할을 한다. 로봇이 현실 세계에서 다양한 물체를 조작하는 법을 배우려면 수많은 형태의 데이터가 필요하다. '트리닉스'는 원본 데이터 하나만으로 수만 가지 변형된 형태의 '움직이는' 3D 데이터를 대량 생성해 로봇을 훈련시킬 수 있다. 김 CTO는 "제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 3D 시뮬레이션 데이터 생성까지 한번에 해결하는 것"이라며 "이것이 바로 두 기술이 만나는 핵심 지점"이라고 밝혔다. 더불어 "이 모든 과정의 자동화는 결국 디자이너와 엔지니어들이 반복적인 '노가다' 업무에서 해방돼 더 창의적인 기획에 집중하게 만든다"며 "사람을 대체하는 것이 아니라 생산성을 극대화해 더 나은 제품을 더 빨리 만들도록 돕는 것이 기술의 핵심"이라고 강조했다. 엔비디아도 인정한 기술력…산업계 전반으로 확장되는 협력 엔닷라이트의 기술력은 이미 글로벌 최고 파트너사와의 협력으로 증명되고 있다. 특히 엔비디아와의 인연은 지난 2022년부터 이어져 온 깊은 신뢰 관계에 기반한다. 이 회사의 스타트업 지원 프로그램 '인셉션'에 합류한 이후 엔닷라이트는 자체 3D 엔진을 엔비디아 '옴니버스'와 연동하며 기술을 고도화했다. 특히 김 CTO는 지난 3월 미국에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스 'GTC 2025'에서 참가해 극소수의 국내 스타트업만 참여한 포스터 세션에서 '트리닉스'의 합성 데이터 생성 기술을 발표했다. 그는 "당시 현장에서 대부분의 합성 데이터 기술이 2D 이미지 기반이었다"며 "우리는 3D 모델의 메시 레벨에서 직접 결함을 생성하고 시뮬레이션하는 방식을 보여 다들 크게 놀라워했다"고 말했다. 이같은 기술력을 바탕으로 엔닷라이트는 국내 유수의 제조, 로보틱스 등 분야의 핵심 기업들과의 협력을 넘어 최근에는 국방, 의료, 물류 등 다양한 산업으로까지 협력 논의를 빠르게 확장하고 있다. 여러 산업 분야의 리딩 기업들이 먼저 협업을 요청해오고 있을 정도다. 동시에 회사는 3D 데이터 기반의 협업 솔루션 '서피(Surfee)'도 제공한다. '트리닉스'로 생성된 CAD 모델을 웹상에서 여러 사람이 함께 보며 실시간으로 피드백을 주고받는 도구다. 이를 통해 디자이너와 엔지니어, 기획자 간의 소통 비용을 획기적으로 줄여 전체 개발 워크플로우를 완성한다. 김 CTO는 "창업 초기부터 꿈꿔온 '3D 콘텐츠의 대중화'를 AI로 실현하고 있다"며 "설계의 장벽을 허물어 만든 데이터가 다시 산업 AI를 발전시키는 선순환을 통해 모든 산업의 지능화를 앞당길 것"이라고 강조했다.

2025.07.21 11:18조이환