플러스프로젝트 배경
1) 문제점 · 생성형 AI 확산 이후 대학 및 연구기관의 GPU 수요는 증가했지만, 실제 연구실에서는 GPU 서버 운영과 AI 환경 구축에 높은 전문성이 요구됨. · 연구그룹마다 CUDA, 드라이버, Python, 프레임워크, 라이브러리 요구사항이 달라 단일 환경으로는 대응이 어려움. · 비전산 전공 연구실은 AI를 연구에 활용하고자 하지만, 환경 구축 장벽 때문에 GPU를 보유하고도 충분히 활용하지
프로젝트 성과
실제 운영 서비스 구축
PoC가 아니라 C대학교 내 연구그룹을 대상으로 실제 운영 중인 Live Service 단계의 AI/HPC 플랫폼 구축
실사용 연구자 확보
전자전기공학, 에너지공학, 신소재공학 등 4개 연구 분야에서 5개 연구그룹, 50명 이상의 연구자가 실사용
연구환경 구축 시간 단축
기존 수일~수 주가 소요되던 환경 구축 과정을 프리셋 기반으로 수 시간 이하 수준으로 단축
GPU 자원 관리 체계화
Slurm 기반 스케줄링과 사용량 모니터링을 통해 사용자별 GPU 자원 사용 현황 관리 기반 확보
사업화 기반 확보
2028년 유료 운영 위탁 연구그룹 80개소 이상을 목표로 한 SaaS형 사업화 모델 수립
핵심 기능
웹 기반 AI/HPC 접속 포털
브라우저 기반으로 GPU 연구환경, JupyterLab, VNC Desktop 등에 접근
진행 단계
현장 요구 분석
2025.10.
비IT 연구그룹의 AI 활용 장벽, GPU 운영 문제, 연구환경 구축 병목 분석
프로젝트 상세
1) 프로젝트 개요 - 본 프로젝트는 대학 및 기업 연구그룹이 보유한 GPU 서버와 AI 연구환경을 연구자가 쉽게 사용할 수 있도록 지원하는 AI/HPC 운영관리 플랫폼임 2) 추진 배경 (문제 인식) -기존 연구실 환경에서는 GPU 서버를 보유하고 있더라도 Slurm 스케줄러 설정, CUDA 및 드라이버 호환성, 딥러닝 프레임워크 설치, 사용자 계정 관리, GPU 사용량 관리 등 운영 난이도가
