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호크마랩스, HP 고성능 컴퓨팅 지원으로 '마이크로 데이터센터' 구축 착수

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호크마랩스, HP 고성능 컴퓨팅 지원으로 '마이크로 데이터센터' 구축 착수

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[권찬민 기자]
호크마랩스 제공

호크마랩스 제공


텍스트를 3D 에셋으로 자동 변환하는 AI SaaS를 개발하는 스타트업 ㈜호크마랩스가 HP의 고성능 컴퓨팅(HPC) 장비 지원을 바탕으로 자체 '마이크로 데이터센터' 구축에 나선다. 호크마랩스는 이번 인프라 구축을 통해 3D 생성형 AI 모델의 학습 및 대량 추론(Inference) 처리량을 끌어올리고, 게임·애니메이션·VFX 등 콘텐츠 제작 현장에서 반복적으로 발생하는 3D 에셋 제작 병목을 해소하는 데 집중한다는 계획이다.

이번 프로젝트에서 호크마랩스는 HP의 고성능 워크스테이션/서버급 컴퓨팅 자원을 도입해, 3D 생성 모델 운영에 필요한 연산 집약형 워크로드를 사내에서 안정적으로 처리하는 구조를 구축한다. 특히 모델 학습(Training) 단계에서는 대규모 3D 데이터 전처리와 멀티모달 학습을 병렬화하고, 서비스 운영 단계에서는 텍스트 기반 3D 에셋을 대량 생성하는 요청을 빠르게 처리할 수 있도록 GPU 자원 스케줄링과 모니터링 체계를 함께 고도화한다.

호크마랩스는 기존 클라우드 중심 운영 방식에서 한 걸음 더 나아가, 온프레미스 기반 '마이크로 데이터센터'를 통해 성능과 비용 구조를 동시에 최적화한다. 이를 위해 컨테이너 기반 배포(Kubernetes 등)와 MLOps 체계를 적용해 모델 버전 관리, 실험 추적, 배포 자동화를 표준화하고, 생성 결과의 재현성과 일관성을 높이는 운영 프로세스를 구축한다.

호크마랩스는 단순 생성 기능을 넘어, 콘텐츠 산업이 요구하는 '납품 가능한 품질'까지 포함한 엔드투엔드 파이프라인을 강조했다. 텍스트-투-3D(Text-to-3D) 생성 과정에서 발생하는 형상 왜곡, 표면 결함, 재질 불일치 등 아티팩트(artifact)를 자동 진단하고 개선하는 리파이닝(refining) 파이프라인을 고도화해, 반복 수정 시간을 줄이고 결과물의 품질 편차를 낮춘다는 전략이다.

이를 위해 NeRF 계열 표현을 디퓨전 기반 생성 모델과 결합하고, 품질 지표 기반의 재학습 루프와 데이터셋 자동 정제 체계를 결합해 생성 결과의 안정성과 품질을 단계적으로 끌어올린다.

특히 호크마랩스는 콘텐츠 제작 워크플로에 맞춰, '대량 생성'과 '고품질 제작' 모드를 분리한 운영 구조도 추진한다. 스토리보드·기획 단계에서 빠르게 다량의 3D 시안을 생성하는 고속 모드와, 실제 제작 단계에서 형상·재질·토폴로지 품질을 끌어올리는 고정밀 모드를 분리해 제작 파이프라인에 유연하게 적용한다는 설명이다.


호크마랩스는 2023년 3월 설립 이후 청년창업사관학교 13기 졸업, PSWC 25기 구로구청장상 수상, 서울창조경제혁신센터·NIPA·KICT 등 다수의 보육 프로그램 선정, 그리고 퍼스트게이트의 '퍼스트 성장 프로그램' 1기 액셀러레이팅 배치 합류 등으로 기술력과 성장성을 입증해왔다. 이번 HP 고성능 컴퓨팅 지원은 호크마랩스가 자체 인프라 역량을 확보해 생성형 AI 서비스 품질과 확장성을 동시에 끌어올리는 전환점이 될 것으로 평가된다.

한성인 호크마랩스 대표는 "콘텐츠 제작 현장에서는 속도 못지않게 '납품 가능한 품질'이 중요하다. 단순 생성에서 끝나는 것이 아니라, 결과물이 제작 파이프라인에 바로 들어갈 수 있도록 리파이닝과 품질 관리가 함께 따라가야 한다"며 "HP의 고성능 컴퓨팅 지원을 기반으로 마이크로 데이터센터를 구축해, 더 빠른 실험 사이클과 안정적인 대량 추론 체계를 갖추겠다"고 말했다.

이어 "게임·애니메이션·VFX를 중심으로 제품 3D 카탈로그, 버추얼 IP, 디지털 휴먼 등 인접 콘텐츠 영역으로 적용 범위를 넓혀가며, 3D 생성형 AI 기반 제작 자동화 시장을 선도하겠다"고 덧붙였다.

2025년 이후 생성형 AI의 확산으로 콘텐츠 산업에서는 제작 리드타임 단축과 반복 작업 자동화에 대한 수요가 빠르게 커지고 있다. 업계에서는 호크마랩스가 이번 마이크로 데이터센터 구축을 계기로 대량 생성·리파이닝 기반의 3D 에셋 파이프라인을 고도화하고, 국내외 콘텐츠 제작 시장에서 실사용 중심의 상용 사례를 빠르게 확대해 나갈 것으로 기대하고 있다.

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