HS효성인포, 자율주행 SW 개발 스트라드비젼 데이터 학습·검증 효율 개선

오브젝트 스토리지·고성능 올플래시 NAS 최적 설계로 GPU 활용률, 데이터 처리 성능 향상

[아이뉴스24 정유림 기자] 인공지능(AI)·데이터 인프라 솔루션 전문기업 HS효성인포메이션시스템은 자율주행차량용 AI 기반 비전 인식 기술 기업 스트라드비젼의 데이터 레이크(데이터 저장소) 고도화 사업을 성공적으로 지원했다고 19일 밝혔다.

[사진=HS효성인포메이션시스템]

스트라드비젼은 전 세계 고객사 차량에서 발생하는 실제 주행 데이터를 기반으로 데이터 수집부터 AI 학습·검증까지 전 과정을 연결한 AI 데이터 파이프라인을 자체 운영하고 있다.

회사는 사업 확장과 함께 매년 수 페타바이트(PB·1000조 바이트) 규모로 증가하는 주행 데이터, AI 모델 고도화, 고객사별 커스터마이징 모델 수요 확대에 대응하기 위해 데이터 처리 성능과 인프라 확장에 대한 검토를 이어 왔다. 특히 대규모 실제 주행 데이터가 집중적으로 활용되는 AI 학습·검증 환경에서 보다 높은 수준의 안정성, 생산성, 확장성을 동시에 확보할 수 있는 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다.

이 가운데 HS효성인포메이션시스템은 대용량 비정형 데이터 처리와 고성능 그래픽 처리 장치(GPU) 분석 환경을 안정적으로 지원하기 위해 스트라드비젼의 데이터 레이크 확장을 위한 AI 인프라 고도화, 핵심 솔루션 도입 프로젝트를 추진했다.

HS효성인포메이션시스템은 스트라드비젼에 오브젝트 스토리지(대용량 비정형 데이터를 효율적으로 저장·관리) 솔루션인 HCP를 도입해 기존 클라우드에서 수행하던 대용량 비정형 데이터 작업을 온프레미스(IT 인프라를 외부가 아닌 자체 시설에서 유지·관리)에서도 처리할 수 있도록 설계해 동일한 워크로드를 클라우드 대비 약 30% 절감된 비용으로 수행할 수 있는 환경을 구현했다.

스트라드비젼은 스케일아웃(서버를 여러 대 추가해 시스템 확장)이 용이한 구조와 낮은 총소유비용(TCO)을 기반으로 비용 효율성과 확장성을 동시에 확보했다.

또 GPU 기반 AI 학습·검증 환경에서 발생하던 병목 구간을 해소하기 위해 고성능 올플래시 네트워크 결합 스토리지(NAS)인 VSP 원파일을 도입했다. 다수의 엔지니어와 개발자가 동시에 대규모 데이터셋에 접근하는 환경에서도 고속 데이터 처리와 안정적인 파일 공유가 가능하도록 구성해 스토리지 입·출력(I/O) 지연 없이 GPU 연산 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 인프라를 구축했다.

이로써 기존 스토리지 대비 최대 10배 이상 빠른 데이터 처리 성능을 구현했다. 스트라드비젼은 솔루션 도입 후 1주일 만에 GPU 사용률이 10% 이상 증가하는 등 AI 학습·검증 환경 전반의 생산성과 운영 효율이 향상됐다.

양정규 HS효성인포메이션시스템 대표는 "AI 시대 경쟁력은 결국 데이터를 얼마나 안정적이고 효율적으로 활용할 수 있느냐에 달려 있다"며 "앞으로도 스트라드비젼과 같은 기업이 꾸준히 성장할 수 있도록 중장기 관점에서 인프라 전략을 함께 고민하고 지원하는 파트너 역할을 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

/정유림 기자(2yclever@inews24.com)

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