네이버, GPUaaS 시대 연다…AI 인프라 풀스택 기술 공개

예측 가능한 자동화 운영체계로 24시간 안정성 확보
GPUaaS 모델로 산업 전반 AI 생태계 조성
냉각·전력·네트워크까지 자체 설계한 풀스택 인프라 구축

네이버 데이터센터 '각 세종' 서버실 내부./네이버

네이버클라우드가 국내 최초 AI 데이터센터 '각 세종'에서 GPU 운영 효율을 극대화한 차세대 AI 인프라 기술을 공개했다. 클라우드 기반으로 GPU 자원을 서비스 형태로 제공하는 GPUaaS(GPU as a Service) 모델을 통해 산업 전반의 AI 활용 생태계를 확장한다는 계획이다.

네이버는 전날 세종 데이터센터 '각 세종'에서 진행한 '테크밋업' 행사에서 GPU(초고성능 그래픽처리장치)를 안정적이고 효율적으로 운용하기 위한 기술과 운영 체계를 선보였다고 28일 밝혔다. 이상준 네이버클라우드 최고정보책임자(CIO)는 "AI 인프라의 경쟁력은 GPU의 양이 아니라 운영 효율성에 달려 있다"며 "확보와 운영 기술을 내재화해 글로벌 수준의 AI 인프라 역량을 구축했다"고 강조했다.

GPUaaS는 GPU를 필요한 만큼 빌려 쓰는 구독형 클라우드 서비스다. 기업이 AI 학습용 GPU 장비를 직접 구매하지 않아도 데이터센터 자원을 곧바로 활용할 수 있어 차세대 인프라 모델로 주목받고 있다.

네이버는 2019년 세계 최초로 엔비디아 '슈퍼팟(SuperPod)'을 상용화한 경험을 바탕으로 '각 세종'을 직접 설계했다. 냉각·전력·네트워크 등 주요 인프라를 자체 기술로 구현했으며, AI 학습과 추론을 동시에 수행할 수 있는 고밀도 GPU 연산 환경을 구축했다.

데이터센터는 계절에 따라 냉각 방식을 자동 전환하는 하이브리드 냉각 시스템을 도입했다. 고전력·고밀도 환경에 대응하기 위해 액침냉각 컨테이너를 적용했고 관련 특허도 출원했다. 전력과 냉각, 서버 운용을 분리·통합한 이중화 구조를 통해 장애 발생 시에도 무정지 운영이 가능하다.

GPU 클러스터는 자원 관리·배치·복구를 자동화해 대규모 환경에서도 일관된 효율을 유지한다. 네이버는 자동화 기술을 데이터센터 전반으로 확장해 예측 가능한 인프라 운영 체계를 구현했으며 향후 AI 기반 운영 효율화도 지속 추진할 계획이다.

네이버의 AI 플랫폼은 모델 개발부터 학습·추론·서빙까지 통합 관리하는 체계로 초거대 언어모델 '하이퍼클로바X'의 학습과 운영이 모두 이 환경에서 이뤄진다. GPU 자원 배분과 모델 관리, 스케줄링을 통합 제어하며 AI 인프라의 중추 역할을 수행한다.

네이버클라우드는 이러한 기술과 운영 노하우를 바탕으로 GPUaaS 모델을 통해 국내 기업들에 AI 인프라 서비스를 제공하고 있다. 이상준 CIO는 "축적된 AI 인프라 운영 역량을 산업 전반으로 확장해 기업들이 손쉽게 AI를 활용하도록 지원하겠다"며 "AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어 국가 산업 성장의 기반이 되도록 하겠다"고 말했다.