이노그리드가 정부 그래픽처리장치(GPU) 원천 기술 개발을 주도하며 클라우드 기업을 넘어 '인공지능(AI) 인프라 풀스택 사업자'로의 도약에 박차를 가한다. 단순 GPU 인프라 공급을 넘어 자원 공유와 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술 확보한다는 목표다.
이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 관련 원천 기술 과제 4건을 수행한다고 12일 밝혔다. AI 인프라 핵심 기술 전 영역을 아우르는 연구개발 역량을 확보했다는 평가다.
이번 사업은 AI·클라우드 원천기술 확보를 목표로 추진되는 총 256억원 규모 연구개발(R&D) 프로젝트다. 이노그리드는 ▲GPU 자원 공유 ▲GPU 클러스터 오케스트레이션 ▲이기종 AI 반도체 기반 AI 클라우드 관리 플랫폼(CMP) ▲서비스형 GPU(GPUaaS) 표준 기술 등 GPU 인프라를 구성하는 핵심 4대 기술 스택 전반을 확보하며 이른바 'GPU 그랜드슬램'을 달성했다고 강조했다.
특히 이번 과제 수행은 이노그리드가 올해 제시한 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 로드맵을 본격 실행하는 행보로 풀이된다. 기존 클라우드 인프라 사업 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU) 등 이기종 컴퓨팅 자원을 통합 제어하는 AI 인프라 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하는 전략이다.
이노그리드는 이번 과제를 통해 GPU 단위 자원 관리부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 이어지는 AI 인프라 전주기 기술 포트폴리오를 확보하게 됐다. 회사는 오는 2030년까지 누적 기준 총 100억원 규모 정부 R&D 재원도 확보하게 된다.
첫 번째 과제는 단일 노드 환경에서 GPU 자원을 분할·재구성하고 자원 간 간섭을 최소화하는 'GRIM-GPU' 기술 개발이다. 고가 GPU 활용률을 극대화하고 AI 인프라 운영 비용을 절감할 수 있는 핵심 기술로 평가된다.
두 번째는 대규모 GPU 클러스터 환경에서 자원을 자동 배치·확장·최적화하는 GPU 오케스트레이션 기술이다. 생성형 AI와 초거대언어모델(LLM) 확산으로 증가하는 AI 워크로드 수요에 대응하기 위한 기반 기술 개발에 나선다.
아울러 GPU뿐 아니라 NPU·데이터처리장치(DPU) 등 다양한 AI 반도체 자원을 멀티 클라우드 환경에서 통합 운영하기 위한 AI CMP 기술도 개발한다. 기존 CMP 기술을 AI 인프라 환경에 맞게 고도화해 이기종 AI 반도체를 단일 관점에서 제어·관리할 수 있는 체계를 구축한다는 목표다.
마지막으로 GPU 자원을 안정적인 서비스 형태로 제공하기 위한 GPUaaS 표준 기술 개발을 수행한다. 이는 향후 공공과 민간 시장에서 GPU 서비스 확산을 위한 기반 기술로 활용 범위가 확대될 전망이다.
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이노그리드는 이번 과제를 통해 확보한 기술을 자사 AI 클라우드 생태계 '클라우디버스'와 연계해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화할 계획이다. 특히 합병을 앞둔 NHN클라우드의 GPUaaS 및 GPU 라이브 서비스와의 연계도 추진해 GPU 기반 AI 클라우드 서비스 확산 시너지를 창출한다는 방침이다.
김명진 이노그리드 대표는 "이번 GPU 원천 기술 과제 수행은 GPU 자원 레벨에서부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 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.