GPU 가상화부터 LLM 서빙, 멀티클라우드 오케스트레이션까지. AI 인프라의 모든 레이어를 깊이 있게 다룹니다.
대규모 AI 워크로드를 위한 차세대 인프라 아키텍처와 오케스트레이션 전략
GPU 자원의 분할, 공유, 스케줄링을 통한 하드웨어 활용률 극대화
대규모 언어 모델의 효율적인 서빙, 추론 최적화, 비용 절감 전략
프로덕션 ML 파이프라인 구축과 모델 라이프사이클 자동화
하이브리드·멀티클라우드 환경에서의 AI 워크플로우 설계와 운영
Backend.AI 오픈소스 생태계의 현재와 미래, 커뮤니티 기여 방법
AI 인프라 분야의 최전선에서 활약하는 전문가들이 실무 경험과 기술 비전을 공유합니다.
CEO & Co-founder, Lablup
“AI 인프라의 다음 10년”
CTO, Lablup
“Backend.AI 아키텍처의 진화”
VP of Engineering, Lablup
“엔터프라이즈 GPU 가상화의 현재와 미래”
Head of AI Research, Lablup
“대규모 LLM 서빙 최적화 전략”
Cloud Platform Lead, Lablup
“멀티클라우드 AI 워크플로우 자동화”
MLOps Lead, Lablup
“프로덕션 ML 파이프라인 아키텍처”
키노트부터 라이트닝 토크까지, 3개 트랙으로 구성된 AI 인프라 심층 프로그램.
| Time | Track A — Infra | Track B — ML/AI | Track C — Platform |
|---|---|---|---|
| 09:00 | 등록 및 네트워킹 | ||
| 10:00 | 오프닝 키노트 — AI 인프라의 다음 10년 · 신정규 | ||
| 10:50 | Backend.AI 아키텍처의 진화 김민혁 | LLM 파인튜닝 자동화 이지연 | 오픈소스 컨트리뷰션 가이드 한승우 |
| 11:30 | 엔터프라이즈 GPU 가상화 박소영 | 대규모 LLM 서빙 최적화 정하늘 | Weka·VAST 스토리지 연동 오민석 |
| 12:10 | 점심 및 네트워킹 | ||
| 13:30 | 멀티클라우드 AI 워크플로우 조현우 | 프로덕션 ML 파이프라인 김은지 | FastTrack 모델 배포 전략 윤서진 |
| 14:10 | vGPU 스케줄링 딥다이브 최준혁 | RAG 파이프라인 구축기 나현정 | Kubernetes 기반 MLOps 임태현 |
| 14:50 | 분산 학습 인프라 설계 강민수 | AI 에이전트 오케스트레이션 서유리 | GPU 모니터링과 FinOps 백지훈 |
| 15:30 | 패널 토론 — AI 인프라의 미래 | ||
| 16:30 | 라이트닝 토크 | ||
| 17:30 | 클로징 & 애프터파티 | ||
2026년 9월 18일, 코엑스 그랜드볼룸에서 만나요. 사전 등록 시 얼리버드 할인이 적용됩니다.
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