델 "AI 승부는 데이터로… 적합한 스토리지 필요"
스토리지도 워크로드별 성능·효율 따져야
엔드투엔드 AI스토리지 포트폴리오 완성

"인공지능(AI) 프로젝트의 차별화 요소는 결국 데이터다. 이 데이터가 담긴 스토리지도 AI 워크로드마다 적합한 게 다르다."
조용노 한국델테크놀로지스 전무는 최근 디지털타임스와의 인터뷰에서 AI 스토리지의 필요성을 역설하며 이같이 밝혔다.
그는 "아직 국내 AI 프로젝트 대부분은 그래픽처리장치(GPU) 서버 확보나 AI모델 적용·개발에만 집중하는 경향이 있다"며 "정작 중요한 데이터와 이를 다룰 시스템이 뒷전으로 밀려나는 일이 흔하다"고 말했다.
과거 비즈니스인텔리전스(BI)·빅데이터가 화두였을 때부터 현재 생성형AI까지 데이터의 가치는 내내 주목받아왔지만, 이를 활용하는 방안은 점차 달라져왔다.
조 전무는 "데이터가 양뿐 아니라 질적으로도 가공·관리 등이 까다로워졌고, 각 시스템에 산재·고립된 문제(데이터 사일로)도 여전히 발목잡고 있다"며 "사내에 AI를 구축하려면 전사 데이터를 실시간으로 정확하게 끌어올 수 있어야 하는데, 이게 안 돼 실패하는 경우가 적지 않다"고 지적했다.
과잉투자 역시 경계 대상이다.
조 전무는 "좀 더 파악해보면 수백 테라바이트(TB) 용량으로 충분할 텐데 무조건 크게, 페타바이트(PB) 규모부터 원하는 고객들도 있다. 마치 일반 승용차로 가도 될 일에 F1 레이싱카를 달라는 셈"이라며 "AI는 이해하면 할수록 워크로드가 복잡다단하다. 때문에 하드웨어(HW)든 소프트웨어(SW)든 간에 한두 가지로 모든 것을 다할 수는 없다"고 강조했다.
이는 스토리지 또한 마찬가지다. 데이터 준비와 AI 학습, 최적화, 추론 등의 과정에서 다양한 워크로드가 존재하므로 단계별로 각각에 걸맞은 성능과 효율을 챙길 필요가 있다. 그러면서도 전사 시스템에 걸쳐 데이터에 AI를 활용할 수 있는 체계를 마련해야 한다.
AI 학습에는 엔비디아 최신 GPU를 쓰더라도 AI 추론에는 신경망처리장치(NPU) 등 효율적인 AI 반도체를 병용하려는 최근 트렌드와도 궤를 같이한다.
하지만 일반적인 기업·기관에서 이런 효율적인 청사진을 AI 프로젝트 초기부터 그리기란 쉽지 않다.
조 전무는 "AI 프로젝트라며 PB 규모 스토리지를 찾는 고객들에 어디에, 어떻게 쓸지를 물으면 상당수가 명확한 답을 하지 못하곤 한다"며 "프로젝트에서 GPU 서버 등과 달리 스토리지는 후순위인 경우가 많아서 벌어지는 일인데, 기획·설계 단계에서 전문 벤더와 상의한다면 불필요한 비용을 줄일 수 있을 것"이라 조언했다.
델테크놀로지스는 비정형데이터를 위한 스케일아웃 방식의 네트워크연결스토리지(NAS)로 '파워스케일' 제품을 앞세운다.
대용량 데이터나 클라우드 등에 분산된 데이터를 다루기 위한 오브젝트스토리지인 '오브젝트스케일'도 제공한다. 고성능컴퓨팅(HPC) 등에 쓰이는 병렬파일시스템(PFS)으로 '델 라이트닝 파일시스템'도 최근 선보였는데, 이 신제품은 본격적인 대형언어모델(LLM) 학습 등 고성능 요건에 적합하도록 읽기 성능에 초점을 맞춘 게 특징이다.
조 전무는 "기존 두 제품군으로도 AI 프로젝트의 95% 이상을 수용할 수 있었는데, 이번에 라이트닝 파일시스템을 추가하면서 엔드투엔드 AI 스토리지 포트폴리오의 마지막 퍼즐을 완성했다"고 자부했다.
이밖에 SW 측면에서도 지난해 발표한 '델 AI 데이터 플랫폼'으로 데이터 사일로 통합부터 AI 모델 미세조정(파인튜닝)과 검색증강생성(RAG) 및 AI 보안·거버넌스까지 지원하며 '델 AI팩토리' 구현을 돕는다.
조 전무는 "AI가 있는 곳으로 데이터를 옮길 게 아니라, 데이터가 있는 곳에 AI를 가져와야한다"는 델의 표어를 다시 강조하며 "이를 위해 HW·SW 전반에 걸쳐 통합 데이터 솔루션으로서 기능을 넓혀가고 있다"고 소개했다.
그러면서 "특히 스토리지는 AI 데이터의 활용도를 좌우할 수 있는 요소"라며 "앞선 기술뿐 아니라 이미 많은 고객들을 이끌어온 경험과 노하우를 바탕으로 AI 스토리지 분야에서도 델이 성공을 돕겠다"고 덧붙였다.
글·사진=팽동현 기자 dhp@dt.co.kr
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