래블업, GPU 효율 4배 높인 '백엔드 AI'로 AI 대중화에 앞장 작성일 10-01 61 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[AI 페스타] GPU·NPU 자원 효율화부터 온프레미스 보안까지…연구자 부담 줄이고 활용성 높여</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Fvl0ttLKAt"> <p contents-hash="fe48639a5eb719553e9366545121ddd70e0d9c315066959687e89de702537378" dmcf-pid="3TSpFFo9k1" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=전화평 기자)“래블업(Lablup)은 AI의 민주화가 목표입니다.”</p> <p contents-hash="24828aa017a24adb74386e112c511633e7d1150203539be169a6af861095c70e" dmcf-pid="04VoiiXDj5" dmcf-ptype="general">래블업 관계자는 1일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 공식 AI 주간 'AI페스타 2025'<span>에서 “AI 개발을 힘들어하는 분들이 좀 더 편한 환경에서 누구나 AI를 쓰실 수 있도록 AI의 장벽을 낮출 것”이라며 이같이 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="2ea2b679758e3fd4c35441ede75f6faa967e9d251087307fd752bbe36db29ba5" dmcf-pid="p8fgnnZwgZ" dmcf-ptype="general"><span>래블업은 랩(Lab)과 업그레이드(Upgrade)의 합성어로, 연구와 업그레이드를 잇는다는 뜻을 담았다. 회사가 지난 2015년 창업 이후 집중해 온 지점은 ‘AI 접근성’이다. 10년이 지난 오늘날, 오늘날 단순한 툴 제공을 넘어 GPU, NPU 등 대규모 자원을 효율적으로 활용 할 수 있는 백엔드 AI 오케스트레이션 플랫폼으로 입지를 넓혀가고 있다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3547e045267393c51179ca389586d24d144a68af3ae34e37e5aa4accb8ace1dd" dmcf-pid="U64aLL5rAX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 페스타 2025 래블업 부스 앞에 인파가 몰려 있다.(사진=전화평 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/01/ZDNetKorea/20251001170849062flvv.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qazRQQvaoR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/01/ZDNetKorea/20251001170849062flvv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 페스타 2025 래블업 부스 앞에 인파가 몰려 있다.(사진=전화평 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="a0c2a50c22a94b4b48fe802c0cb343e8090071adbded1b6cc5e59c5cc0a3f137" dmcf-pid="uP8Noo1mjH" dmcf-ptype="general"><strong>“백엔드 닷 AI, 엔비디아 대비 GPU 자원</strong></p> <p contents-hash="c682c97ad62a89888a8cd19375f223968e8d50f1ec89e0d324ee1bb652964161" dmcf-pid="7Q6jggtscG" dmcf-ptype="general">래블업의 핵심 플랫폼은 ‘백엔드 닷 AI(Backend.AI)’다. 연구자와 기업이 복잡한 설정 없이도 대규모 GPU 자원을 쉽게 띄워 학습과 추론을 실행할 수 있도록 지원한다. 특히 자체 개발한 ‘슈퍼바이저’ 오케스트레이터를 통해 쿠버네티스 대비 오버헤드를 1/4 수준으로 줄였다.</p> <p contents-hash="4435d55f8b4d1eebdb15c24a772e86621550e85becc6207debbe06bf7c77a9fc" dmcf-pid="zxPAaaFOcY" dmcf-ptype="general"><span>래블업 관계자는 “엔비디아와 비교해 GPU 자원 소모량이 4분의 1 수준에 불과하다”며 “동일한 자원으로 더 많은 모델을 학습시킬 수 있다”고 밝혔다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9632c2c40f0404cba6dc0f16d280ffe0acf07d3c221548325a1f8bceaf87f528" dmcf-pid="qMQcNN3IkW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="래블업이 부스에서 데모를 시현하고 있다.(사진=전화평 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/01/ZDNetKorea/20251001170850329dfmx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="tx6jggtsNF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/01/ZDNetKorea/20251001170850329dfmx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 래블업이 부스에서 데모를 시현하고 있다.(사진=전화평 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="5c35a7dffa78f664e6086ed159fe2d48256f8735da3acf517d0382eb941147e9" dmcf-pid="BRxkjj0Ccy" dmcf-ptype="general"><strong>“AI 개발 돕는다”...온프레미스 환경에 적합</strong></p> <p contents-hash="c211ccfa4b903ec6b57cf1a6ef961c10868623d3b1721ec6c04d19dfb17da5b3" dmcf-pid="beMEAAphjT" dmcf-ptype="general">래블업은 AI 개발 중 반복되는 불편을 줄이기 위한 기능도 제공한다.</p> <p contents-hash="ae68028ed56ffc21c078171592367979bb78ee06a2978b8e2e6bfdd0298f4f0b" dmcf-pid="KdRDccUlcv" dmcf-ptype="general"><span>먼저 팔리(PALI)는 모델 이름만 입력하면 GPU에 자동 배포돼 즉시 API 엔드포인트(URL)를 제공한다. 연구자나 개발자가 별도의 서버 세팅 없이 오픈AI API처럼 바로 활용할 수 있는 구조다.</span></p> <p contents-hash="943173892ef16f5a2191bd24979ad8e42a72e18e74b8b396ff41d20e66ccb815" dmcf-pid="9JewkkuSNS" dmcf-ptype="general"><span>패스트트랙(Fast Track)의 경우 데이터 전처리→학습→평가 과정을 드래그앤드롭 방식으로 자동 실행한다. 사용자는 학습 코드 작성에만 집중하고, 반복되는 환경 설정은 플랫폼이 대신 처리한다.</span></p> <p contents-hash="b8a074ded8471c1968b0c5b24cebad39421e25baf32e12c4383da73aec5fa132" dmcf-pid="2idrEE7vol" dmcf-ptype="general"><span>래블업의 플랫폼은 온프레미스 환경에 적합하다. 금융사, 정부기관, 대기업처럼 민감한 데이터를 외부로 유출할 수 없는 기관들이 주요 고객층이다. 실제로 금융사와 통신사 일부가 래블업의 기술을 채용해 AI를 운영하고 </span><span>있다.</span></p> <p contents-hash="85990784835add5a0d782db1c18c0c6184355199e2a1298f6874805066551913" dmcf-pid="VnJmDDzToh" dmcf-ptype="general"><span>회사는 엔비디아 GPU뿐 아니라 국산 NPU 등 다양한 칩도 지원한다. 래블업 관계자는 “새로운 칩이 나오면 직접 테스트해 지원을 늘려가고 있다”며 “국산 반도체 기업들과의 협업을 적극 추진하고 있다”고 </span><span>말했다.</span></p> <p contents-hash="22e3a9251674a101dcf90e4b5162c16d9cd4aed3953b613607d5c4ffa354e1c0" dmcf-pid="f64aLL5rjC" dmcf-ptype="general">전화평 기자(peace201@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '1900억 부당이득 혐의' 방시혁, 출국금지 당했다 10-01 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