“그래픽처리장치(GPU_가 100개 있으면 100개를 다 돌려도 부족한 게 엔지니어의 현실입니다. 하지만 자세히 들여다보면 성능이 좋은 서버로만 몰리고 올드 서버의 사용률은 극단적으로 낮았어요. GPU 사용률을 올리고 생산성을 높이기 위해 HS효성인포메이션의 스토리지를 선택했습니다.”
김인수 스트라드비젼 데이터 이노베이션 센터장은 최근 전자신문과의 인터뷰에서 HS효성인포메이션시스템과의 협업 배경을 이 같이 설명했다.
스트라드비젼은 자율주행차용 경량화 비전 인공지능(AI) 소프트웨어 'SVNet'을 개발한 기업이다. SVNet은 고가의 라이다·레이더 센서를 사용하지 않고 오직 차량에 탑재된 카메라 영상만을 활용해 차량·보행자·차선·교통표지판 등 다양한 객체를 실시간으로 인식한다. 현재 전 세계 400만대 이상의 차량이 SVNet을 달고 도로를 달리고 있다.
김 센터장은 “단일 하드웨어에 종속되지 않고 대부분의 글로벌 자동차 반도체 플랫폼을 지원한다”며 “고객사 전자제어장치(ECU)와 아키텍처에 따라 유연한 커스터마이징이 가능하다”고 말했다.
특히 스트라드비젼은 단순 AI 모델 개발을 넘어 전 세계 고객사 차량에서 발생하는 실제 주행 데이터를 기반으로 데이터 수집-가공-학습-검증까지 전 과정을 연결한 엔드투엔드(End-to-End) AI 데이터 파이프라인을 자체적으로 운영하고 있다. AI 학습을 위해 주간 최대 50테라바이트(TB)의 주행 데이터를 처리하고 있으며, 로컬 및 클라우드 포함 전 세계적으로 약 10페타바이트(PB)에 달하는 데이터를 보유하고 있다.
김 센터장은 내부 엔지니어들의 GPU 사용률이 지나치게 낮은 문제를 마주했다. GPU가 더 필요하다는 엔지니어의 요청이 들어와 GPU 모니터링을 진행한 결과, 올드 서버 사용률이 낮다는 사실을 확인했다. 따져보니 병목지점인 스토리지 입출력(I/O) 성능 개선이 요구됐다.
김 센터장은 “SVNet을 통해 객체 인식부터 커스터마이징까지 다양한 요구에 대응해야 하는 만큼, 단순한 저장 장치 이상의 인프라가 필요했다”며 “GPU 사용률을 높이고 병목을 없애려면, 올플래시 NAS와 오브젝트 스토리지 등 고성능 스토리지가 필수적이었다”고 말했다.
이 문제를 해결하기 위해 선택된 파트너는 HS효성인포메이션시스템이었다. 단순히 빠른 스토리지가 아니라, 개발자 워크플로우를 실질적으로 개선하고 비즈니스 성장에 따라 유연하게 확장할 수 있는 솔루션을 최우선으로 고려한 결과다. HS효성인포메이션시스템는 성능, 비용효율성, 유지보수, 품질 모두에서 균형 잡힌 평가를 받았다.
도입 효과는 빠르게 나타났다.
김 센터장은 “일주일 만에 GPU 사용률이 10% 포인트(P) 이상 상승했고, 50%까지 끌어올리는 게 목표”라며 “데이터 사일로 해소, 복잡한 파일 복사 제거, 실시간 공유 환경 구현 등 실질적인 워크플로우 개선이 있었다”고 평가했다. 단순 저장 장치를 넘어 개발 문화와 생산성 개선으로 이어졌다는 것이다.
스트라드비젼은 Gen2 차세대 End-to-End(E2E) Vision AI 모델을 개발하고 있으며, 기업공개(IPO)를 준비 중이다. '비전 AI 포 올'(Vision AI for All·모두를 위한 비전 AI)이라는 슬로건처럼, 자율주행을 넘어 모든 산업에서 '눈'을 대신할 기술로 성장할 채비를 마쳤다. 글로벌 비전 AI 기업으로 나아가는 여정에 HS효성인포메이션시스템이 함께 할 예정이다.
김 센터장은 “데이터를 얼마나 빠르게, 안정적으로, 효율적으로 쓸 수 있느냐가 AI 성능을 결정한다”며 “인프라는 보이지 않지만, 그 차이는 결국 제품 품질과 회사 성장 속도로 드러난다”고 강조했다.
이어 “HS효성인포메이션시스템과는 단순한 장비 공급을 넘어 중장기 AI 인프라 파트너로서 지속적인 성능 개선과 확장 전략을 함께 논의해 나갈 계획”이라고 덧붙였다.
조재학 기자 2jh@etnews.com
