서던 캘리포니아 대학교 (USC) 어드밴스드 리서치 컴퓨팅 센터가 Backend.AI로 GPU 클러스터를 관리하는 방법
Backend.AI를 통해 쉽게 풀어낸 복잡한 고성능 컴퓨팅 인프라 관리 방법
“대학이 보유한 자원을 학생들이 제대로 활용할 수 있도록 돕는 플랫폼의 존재는 매우 중요합니다. Backend.AI는 AI 인프라를 쉽게 관리하고, 자원에 쉽게 접근할 수 있게 만드는 운영 플랫폼입니다.”
— 김병도 Associate Chief Research Information Officer
Backend.AI로 언제 어디서나, 어떤 규모의 인프라도 모두 관리 가능하도록 만들어 보세요.
USC CARC는 슈퍼컴퓨팅 자원 풀을 GPU로 확장하는 과정에서 유연하게 인프라를 할당하고 추적, 회수할 수 있는 시스템을 구축하고자 했습니다. USC CARC는 Backend.AI의 컨테이너 수준 GPU 분할가상화 기술과 Sokovan 스케줄러를 활용하여 연구실·학과·강의별 실시간 수요에 맞춰 자원을 유연하게 배분했고, 사용자별로 완전히 분리된 스토리지 그룹을 제공해 동시다발적인 학술 연구 환경에서도 안정적인 운영을 가능하게 하였습니다.
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Backend.AI는 자체 개발한 오케스트레이션 및 작업 스케줄러를 기반으로 하는 벤더 중립적 가속 워크로드 호스팅 플랫폼으로, 클라우드 또는 온프레미스(에어갭) 클러스터 위에서 실행됩니다.
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