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엔터프라이즈 환경에 최적화된 GPU 중심 자원 관리 체계
GPU 자원 관리 솔루션
대규모 AI 학습·추론 환경에서는 GPU 성능 자체보다 이를 얼마나 효율적으로 할당하고, 격리하고, 운영하느냐가 전체 인프라 효율을 결정합니다. MDS테크는 파트너 솔루션을 기반으로 엔터프라이즈 환경에 최적화된 GPU 중심 자원관리 체계를 제공합니다.
GPU 활용도 극대화
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컨테이너 수준 GPU 분할 가상화 지원
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NVIDIA 다중 인스턴트 GPU (MIG) 지원
AI 및 HPC (고성능 컴퓨팅) 최적화
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GPU 중심의 독자적 오케스트레이터로 연산 자원 배치 구현
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Air-gapped 클러스터용 로컬 PyPi/CRAN/APT/Yum
저장소 지원
직관적인 관리 및 사용자 경험
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웹 UI / 데스크톱 앱
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GUI 기반 MLOps 파이프라인 / 배치
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모니터링 솔루션과 통합되는 상세 로그 및 통계
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자동화 및 통합을 위한 CLI / API / SDK
쉬운 워크로드 규모 확장
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자동 분산 교육 설정 포함된 다중 노드 / 컨테이너 세션
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모델 훈련 및 데이터 I/O 파이프라인 분리
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CephFS, Flashblade 등의 분산 스토리지 솔루션에 대한 파일 I/O 지원 가속
GPU 자원의 효율적 운영과 AI 인프라 최적화를 지원하는 엔터프라이즈 자원관리 솔루션
글로벌 검증 파트너 라인업
AI 워크로드 운영에 강점을 가진 Backend.AI와 클라우드 인프라 운영에 최적화된 OpenStack을 통해
고객 환경에 맞는 유연한 GPU 인프라 운영 기반을 제안합니다.
Backend.AI가 적합한 경우
AI 학습·추론 환경에서 GPU 자원 활용도를 높이고, 개발자·연구자 중심의 실행 환경을 빠르게 운영하고 싶은 경우에 적합합니다.
특히 다양한 사용자와 워크로드가 동시에 GPU 자원을 사용하는 환경에서, 자원 분할과 실행 환경 관리를 보다 유연하고 효율적으로 운영해야 할 때 강점을 발휘합니다.
Solution Line-up
WHY WITH US?
"솔루션 선택부터 적용 준비까지, 목적에 맞게 더 빠르고 정확하게"
일반 도입: 기능 비교만으로는 실제 운영 환경에 맞는 솔루션 선택이 어렵습니다
GPU 자원관리 솔루션은 단순히 제품 기능만 비교해서 결정할 수 없습니다.
실제 도입 단계에서는 GPU 서버 구조, 사용자 격리 방식, 운영 정책, 기존 인프라와의 연동 구조까지
함께 검토해야 합니다.
Backend.AI : GPU 분할·공유와 AI 실행 환경 운영에 강점
OpenStack : 컴퓨트·스토리지·네트워크를 포함한 인프라 통합 운영에 강점
MDS테크: 고객 환경과 운영 목적에 맞는 방향을 더 빠르게 제안합니다
운영 목적 정의
솔루션 구조 검토
적용 방향 제안
AI 개발·실행 중심인지,
클라우드 인프라 통합 운영 중심인지
먼저 정리합니다.
GPU 서버 환경, 사용자 운영 방식,
자원 할당 정책,
기존 시스템 연계 구조를 함께 검토합니다.
Backend.AI 또는 OpenStack 중
고객 환경에 더 적합한 자원관리 체계를
제안합니다.
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