이노그리드, GPU 과제 4건 수행…AI 인프라 기술 확보 속도
||2026.05.12
이노그리드가 정부 주도 GPU 원천 기술 연구개발 과제 4건을 수행하며 AI 인프라 기술 확보에 속도를 낸다. 고가의 GPU 자원을 효율적으로 배분·운영하고, 이기종 AI 반도체를 통합 관리하는 기술 역량을 확보해 AI 클라우드 인프라 사업 기반을 넓히겠다는 전략이다.
클라우드 컴퓨팅 및 AI 인프라 전문기업 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 관련 원천 기술 과제 4건을 수행한다고 12일 밝혔다. 이번 과제는 AI·클라우드 원천 기술 확보를 목표로 추진되는 총 256억원 규모의 연구개발 프로젝트다.
이로써 이노그리드는 ▲GPU 자원 공유 ▲GPU 클러스터 오케스트레이션 ▲이기종 AI 반도체 기반 AI CMP(Cloud Management Platform) ▲GPUaaS(GPU as a Service) 표준 등 GPU 인프라 4대 기술 스택을 확보하게 된다. 회사는 2030년까지 누적 기준 총 100억원 규모의 정부 R&D 재원을 확보하고, 이를 기반으로 AI 클라우드 인프라 기술 경쟁력을 강화할 계획이다.
생성형 AI와 AI 서비스 확산으로 산업 현장에서 대규모 연산 인프라 수요가 늘고 있다. 특히 GPU는 가격이 높고 수급 부담이 큰 자원인 만큼, 이를 여러 서비스와 사용자가 효율적으로 나눠 쓰고 안정적으로 운영하는 기술이 중요해지고 있다.
첫 번째 과제인 ‘GRIM-GPU(GPU Reconfiguration and Interference Minimized GPU Sharing)’는 단일 노드 환경에서 GPU 자원을 분할·재구성하고 자원 간 간섭을 줄이는 GPU 공유 기술 개발을 목표로 한다. 고가의 GPU 활용률을 높이고 인프라 운영 비용을 줄이는 기반 기술로 활용될 수 있다.
두 번째 과제는 GPU 클러스터 환경에서 대규모 GPU 자원을 효율적으로 운영·관리하기 위한 오케스트레이션 기술 개발이다. GPU 자원을 자동 배치하고, 확장하며, AI 워크로드에 맞춰 연산 자원을 유연하게 제공하는 것이 핵심이다.
세 번째 과제는 GPU뿐 아니라 NPU, DPU 등 다양한 AI 반도체 자원을 멀티 클라우드 환경에서 통합 활용하기 위한 기술 개발이다. 이노그리드는 기존 클라우드 관리 플랫폼(CMP) 기술을 AI 인프라 환경에 맞게 고도화해, 이기종 AI 반도체 기반 클라우드 환경을 단일 관점에서 관리하는 AI CMP 기반을 마련할 계획이다.
네 번째 과제는 분산된 GPU 자원을 서비스 형태로 제공하기 위한 GPUaaS 표준 기술 개발이다. 공공과 민간 영역에서 GPU 서비스를 표준 기반으로 확산하기 위한 기술로, 향후 AI 인프라 서비스 시장에서 활용될 것으로 전망된다.
이노그리드는 올해 기술 로드맵으로 ‘From xPU to AI Platform’을 제시했다. CPU·GPU·NPU 등 이기종 컴퓨팅 자원을 통합 제어하는 AI 인프라 기술 체계를 고도화하고, 자사 클라우드 생태계인 ‘클라우디버스(Cloudiverse)’ 확장에도 속도를 낼 방침이다.
이번 과제로 확보하는 GPU 원천 기술은 이노그리드의 AI 클라우드 솔루션 고도화와 NHN클라우드의 GPUaaS인 ‘GPU 라이브(GPU Live)’ 서비스와 연계될 예정이다. 이노그리드는 이를 통해 GPU 기반 AI 클라우드 서비스 확산에 시너지를 내고, 인프라 구축부터 운영·서비스화까지 직접 수행하는 AI 인프라 풀스택 사업자로 사업 영역을 넓힌다는 구상이다.
김명진 이노그리드 대표는 “이번 GPU 원천 기술 과제 수행은 GPU 자원 레벨에서부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역의 기술을 확보할 수 있는 중요한 계기”라며 “기술개발 과제 수행 결과가 회사의 실질적인 기술 자산으로 축적되고, 현장에서 바로 활용 가능한 성과로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.
정종길 기자
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