- 오브젝트 스토리지·올플래시 NAS 최적 설계로 GPU 활용률·데이터 처리 성능 동시 향상

- 단순 구축 넘어 AI 비즈니스 성장을 고려한 중장기 인프라 전략 지원

 

HS효성인포메이션시스템, AI 데이터 레이크 고도화로 스트라드비젼 학습·검증 효율 개선.jpg

AI·데이터 인프라 솔루션 기업 HS효성인포메이션시스템이 자율주행 AI 비전 인식 기업 스트라드비젼의 데이터 레이크 고도화 사업을 성공적으로 지원했다. 이번 프로젝트는 AI 학습·검증 전반의 처리 성능을 높이고 GPU 활용 효율을 개선하는 데 초점을 맞췄다.

 

스트라드비젼은 전 세계 고객 차량에서 생성되는 실제 주행 데이터를 기반으로 수집부터 학습·검증까지 연결한 AI 데이터 파이프라인을 운영하고 있다. 비즈니스 확장과 함께 매년 수 페타바이트(PB) 규모로 증가하는 데이터, 모델 고도화, 고객사별 커스터마이징 수요에 대응하기 위해 데이터 처리 성능과 확장성을 동시에 강화할 필요가 커졌다.

 

HS효성인포메이션시스템은 대용량 비정형 데이터와 고성능 GPU 분석 환경을 안정적으로 지원하기 위해 데이터 레이크 확장과 핵심 스토리지 도입을 포함한 인프라 고도화 프로젝트를 추진했다.

 

오브젝트 스토리지로는 HCP를 도입해, 기존에 클라우드에서 처리하던 대규모 비정형 데이터 작업을 온프레미스에서도 수행할 수 있도록 설계했다. 동일 워크로드 기준 클라우드 대비 약 30%의 비용 절감 효과를 확보했으며, 스케일아웃 구조를 통해 총소유비용(TCO)과 확장성을 함께 개선했다.

 

GPU 기반 학습·검증 환경의 병목 해소를 위해서는 고성능 올플래시 NASVSP One File을 적용했다. 다수 개발자가 동시에 대규모 데이터셋에 접근하는 상황에서도 고속 처리와 안정적인 파일 공유를 유지하도록 구성해 스토리지 I/O 지연을 최소화했다. 그 결과 기존 대비 최대 10배 이상의 데이터 처리 성능을 구현했으며, 도입 후 1주일 만에 GPU 사용률이 10% 이상 증가하는 성과를 확인했다.

 

스트라드비젼 김인수 데이터 이노베이션 센터장은 이번 고도화가 AI 모델 개발과 검증 속도를 높이고 글로벌 고객 요구에 민첩하게 대응할 수 있는 기반을 마련했으며, 단순 인프라 공급을 넘어 환경에 최적화된 설계와 기술 지원이 결합된 협업의 성과라고 설명했다.

   

HS효성인포메이션시스템 양정규 대표는 AI 경쟁력의 핵심을 데이터 활용 효율로 짚으며, 향후에도 AI 기업의 지속 성장을 지원하기 위해 중장기 관점의 인프라 전략 파트너 역할을 강화해 나가겠다고 밝혔다.

 

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