
[트렌드분석] 데이터센터 자산 전쟁 : 투자 자본이 몰리는 AI 인프라의 현재와 미래
AI 인프라 수요 확대로 데이터센터가 GPU 기반 자산으로 재편되는 흐름을 정리했습니다. 전력, 냉각, PPA, ESS가 수익률을 좌우하는 핵심 변수로 제시했습니다.

AI 인프라 수요 확대로 데이터센터가 GPU 기반 자산으로 재편되는 흐름을 정리했습니다. 전력, 냉각, PPA, ESS가 수익률을 좌우하는 핵심 변수로 제시했습니다.


KubeVirt GPU VM에 PCoIP Graphics Agent를 연동해 원격 그래픽 가속 환경을 구성했습니다. 또한 Air-Gap 환경용 오프라인 라이선스 서버와 GPU 최적화 설정을 적용했습니다.


KubeVirt GPU VM에 PCoIP Graphics Agent를 연동해 원격 그래픽 환경을 구축했습니다. 또한 Air-Gap 환경용 오프라인 라이선스 서버를 설치해 내부망에서도 정상 인증되도록 설정했습니다.

AI 워크로드 확산에 따라 데이터센터 혁신 방향과 실증 사례를 소개했습니다. 고밀도 GPU 인프라를 위한 전력·냉각·네트워크 설계와 운영 기술을 정리했습니다.

화상회의 배경 블러의 성능 병목을 JavaScript 픽셀 순회에서 찾고 WebGL로 전환했습니다. GPU 병렬 처리와 하이브리드 구조로 CPU 사용률을 크게 낮췄습니다.

화상회의 배경 블러의 느린 성능을 WebGL과 GPU 병렬 처리로 개선했습니다.\nCPU 병목을 줄여 저사양 기기에서도 부드럽게 동작하도록 만들었습니다.


KubeVirt GPU VM을 위해 Ceph CSI와 RBD PVC를 연동하고 OS 이미지를 영구 rootdisk로 구성했습니다. 또한 Multus Bridge 네트워크와 CPU pinning, GPU Passthrough 설정으로 VM을 안정적으로 생성했습니다.


쿠버네티스에서 VM을 관리하기 위한 KubeVirt와 GPU Passthrough 설정 과정을 다루었습니다. vfio-pci 바인딩, GPU Operator, CPU 전용 할당으로 GPU VM 기반을 마련했습니다.

ARC를 활용해 Kubernetes 위에 GPU 서비스 개발용 CI/CD 인프라를 확장 가능하게 구축하는 방법을 소개했습니다. 자동화된 GPU 테스트 파이프라인과 Scalable CI/CD 구현 방향을 공유했습니다.

카카오페이는 반복 수작업을 줄이기 위해 Kubeflow 기반 AI 플랫폼을 구축했습니다.\nH200 GPU, 하이브리드 클러스터, MIG로 성능과 자원 효율을 함께 다듬었습니다.


AI 모델 개발에서 GPU를 효율적으로 쓰기 위한 HPC의 필요성과 기본 구성요소를 설명했습니다. Slurm, 공유 스토리지, 컨테이너를 통해 대규모 학습 환경을 일관되게 운영하는 방법을 소개했습니다.


헤드리스 GPU 서버에 원격 GUI가 필요할 때 XRDP로 Ubuntu를 설정하는 방법을 정리했습니다. Mac의 Windows App으로 XFCE 데스크톱에 접속해 관리와 디버깅을 수행하는 흐름을 소개했습니다.