Vision AI·AI 인프라 중심 파트너사 모집… 리셀러 수수료·공동 마케팅 지원 포함 씨이랩이 전략적 파트너십 프로그램 ‘XPN(XIIlab Partner Network)’을 공식 출범하면서 5월 13일까지 전국 단위의 파트너사 모집을 시작한다. 이번 프로그램은 산업별 맞춤형 AI 솔루션 수요 증가에 대응하기 위한 전략적 행보로, 단순 기술 공급을 넘어 파트너사와의 공동 혁신을 통해 버티컬 AI 시장 공략을 본격화할 계획이다. XPN은 씨이랩의 AI 핵심 기술과 파트너사의 산업 전문성을 결합해 고객 현장의 문제를 해결하고 공동 비즈니스 기회를 창출하는 협력적 혁신 모델이다. 씨이랩은 이를 기반으로 산업별 AI 수요 증가에 선제적으로 대응하고, 파트너사와 함께 시장 선점과 경쟁력 확보에 나선다. 모집 분야는 Vision AI와 AI 인프라 두 가지로 구분된다. Vision AI 분야에서는 제조품질관리(GMP) 컨설팅 기업, 품질관리시스템(QMS) 솔루션 기업, 산업용 카메라 및 센서 제조사를 모집한다. 해당 파트너사는 씨이랩의 AI 영상분석 솔루션을 기반으로 제조 품질, 안전 및 재고 관리 등 현장 맞춤형 AI 솔루션을 함께 개발하고 확산한다. AI 인프라
씨이랩은 11일 AI 인프라 구축 전문 기업인 에이에스티글로벌을 대상으로 ‘AI 인프라 최적화’를 주제로 한 기술 세미나를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 GPU 리소스 운영 효율을 높이는 ‘AstraGo’ 솔루션을 중심으로 AI 인프라 자원을 효율적으로 활용·관리하는 방안을 공유하고 실제 도입 사례와 적용 효과를 소개하기 위해 마련됐다. 씨이랩이 선보인 AstraGo는 AI 모델 학습 및 추론 과정에서 GPU 활용도를 극대화하는 GPU 인프라 관리 솔루션이다. AI 프로젝트 운영에 필수적인 자동 분배, 실시간 모니터링, 잡 스케줄링, 분산 학습 지원 기능을 갖추고 있다. Kubernetes 기반 워크로드와 연동해 다수 사용자가 동시에 최적화된 GPU 리소스를 활용할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 AI 개발자들의 생산성을 높이고 GPU 사용 비용을 크게 절감할 수 있다. 특히 GPU 분할(가상화) 기술을 적용해 단일 GPU에서도 여러 워크로드를 동시 수행할 수 있어 기업들은 동일 자원으로도 더욱 높은 처리량을 확보하고 TCO(Total Cost of Ownership)를 절감할 수 있다. 또한 AstraGo는 HPE OneView 등 주요 IT 서버 환경과
씨이랩이 지난 14일 서울 강남구 코엑스 인터컨티넨탈 호텔에서 열린 HPE 디스커버 모어 서울 2024에 참가해 최첨단 슈퍼컴퓨팅 기술을 기반으로 한 머신러닝 지원 시스템 ‘AstraGo’를 선보였다. 이번 행사는 AI 보안과 하이브리드 클라우드·데이터 거버넌스·차세대 네트워크·AI 특화 스토리지·최첨단 슈퍼컴퓨팅 기술 등 다섯 가지 핵심 테마를 중심으로 국내 고객 및 기업에 AI 경쟁력을 강화하는 최신 기술 트렌드와 다양한 인사이트를 제공했다. AstraGo는 머신러닝 워크로드를 효율적으로 운영하는 Kubernetes 기반 GPU 인프라 관리 솔루션이다. 잡스케줄러와 리소스 최적화 기술로 GPU 서버 활용도를 극대화하고 AI 워크로드를 최적화한다. 특히, 한정된 인프라를 안정적으로 이용하도록 오토 스케일링과 로드 밸런싱 기능을 제공해 리소스를 효율적으로 확장시키는 것이 주요 특징이다. AstraGo 페이지에 연동된 인프라 관리 자동화 솔루션 ‘HPE OneView’ 기능은 서버 목록에서 스토리지·네트워크 자원을 통합 관리 가능해 하드웨어 배치 및 안정적인 운영을 보장한다. 또한 직관적인 인터페이스로 하드웨어의 상태, 성능 및 사용 현황을 실시간으로 모니터링
AI 모델 성능 쉽게 비교하도록 도와주는 비교 실험, 모델 관리 기능 탑재 씨이랩은 AI 인프라 부족 문제에 직면한 기업의 어려움을 해결하고자 출시한 GPU 관리 솔루션 ‘AstraGo’에 신규 기능 ‘비교 실험’과 ‘모델 관리’를 추가 탑재했다고 밝혔다. 이번 비교 실험, 모델 관리는 AI 모델 성능을 쉽게 비교하도록 도와주는 기능으로, AstraGo의 사용자 편의성이 크게 향상됐다. 특히 비교실험 기능을 활용하면 워크로드 내 Accuracy와 Loss 값을 간편하게 비교하고 최적의 모델을 찾아내 운영 효율성을 높인다. AstraGo는 AI 인프라 부족 문제를 해결하는 국내 GPU 솔루션으로 주목을 받고 있다. 이 솔루션은 AI 도입의 큰 장벽으로 여겨지는 IT 인프라 부족과 높은 비용 문제를 해소하며, 기업의 AI 활용을 촉진하는 데 중점을 두고 있다는 것이 핵심이다. 대한상공회의소의 ‘국내기업 AI 기술 활용 실태조사’에 따르면 응답 기업의 80%가 AI 기술 도입의 필요성을 느끼지만 실제 활용 비율은 30% 수준에 불과한 것으로 나타났다. 그 이유는 ‘IT 인프라 부족(34.6%)’과 ‘비용 부담(23.1%)’이 가장 큰 장애 요인으로 드러났다. 씨이