삼성SDS·엘리스그룹, 국가 AI 연구용 GPU 컴퓨팅 서비스 개시

대학·출연연 연구자 대상
B300 등 고성능 자원 제공

삼성SDS와 엘리스그룹이 정부의 국가 인공지능(AI) 연구용 GPU 컴퓨팅 지원 사업 공급사로 나란히 선정됐다. <출처=미드저니 생성 AI 이미지>

국내 대학과 연구기관 연구자들이 초거대 인공지능(AI) 모델 연구에 활용할 수 있는 국가 지원 최신 그래픽처리장치(GPU) 컴퓨팅 서비스가 문을 열었다.

삼성SDS와 엘리스그룹은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 ‘2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트’의 GPU 자원 공급사로 선정됐다고 각각 11일 밝혔다. 총사업비 약 153억원 규모로, 서비스는 올해 7월부터 내년 3월까지 제공된다.

이 사업은 대학과 정부출연연구기관처럼 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 갖추기 어려운 연구 주체가 초거대 AI 모델과 대규모언어모델(LLM) 연구를 수행할 수 있도록 GPU 자원을 지원하는 국가 AI 연구 지원 사업이다. 국내 연구 현장에선 그동안 최신 GPU 확보 경쟁으로 실제 가용 자원과 글로벌 인프라 수준 간 격차가 과제로 지적돼 왔다.

이번 입찰은 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경 수준, 운영 지원 체계, 보안 역량을 핵심 평가 항목으로 심사했다. 글로벌·대형 클라우드 기업이 참여한 경쟁 속에서 복수 사업자가 최종 선정됐고, 삼성SDS는 이 가운데 1순위로 뽑혔다고 회사 측은 설명했다.

삼성SDS는 지난달 20일 서비스를 개시했다. 엔비디아 H100(호퍼) GPU뿐만 아니라 최신 B300(블랙웰 울트라) 기반 GPU 클러스터까지 제공한다. B300은 제안요청서(RFP)가 요구한 호퍼급 이상 사양을 웃도는 최신 아키텍처 기반 GPU로, 대규모 파라미터 모델의 학습과 추론에서 이전 세대보다 향상된 성능과 대용량 메모리를 제공한다고 회사는 밝혔다.

삼성SDS는 여러 GPU를 하나의 자원 풀로 묶는 대규모 클러스터링과, 이를 빠르게 잇는 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공해 장기 대형 과제부터 단기 실험 과제까지 대응할 수 있도록 했다. 또한 GPU 외에 CPU와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경을 미리 구성해 제공하는 것도 특징이다.

삼성SDS가 현장의 급증하는 AI 인프라 수요에 발맞춰 컴퓨팅 자원 공급에 속도를 내고 있다. 사진은 서울 잠실에 위치한 삼성SDS타워 모습. <출처=삼성SDS>

한편 삼성SDS는 앞서 지난 3월 자사 클라우드인 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 통해 국내 최초로 B300 기반 GPUaaS(서비스형 GPU)를 출시했고, 지난달에는 AI 추론에 특화된 국산 NPU인 퓨리오사AI의 2세대 제품 ‘레니게이드(RNGD)’를 활용한 NPUaaS(서비스형 NPU)를 SCP에 얹어 선보였다.

이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장(부사장)은 “국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공하겠다”며 “국가 AI 연구 인프라의 저변을 넓히는 데 기여하겠다”고 말했다.

엘리스그룹도 복수 사업자로 함께 이름을 올렸다. AI 인프라와 클라우드, 산업별 솔루션을 제공하는 AI 풀스택 기업으로, 대규모 국가 GPU 임차사업 등 유사 사업 수행 경험을 앞세워 고성능 컴퓨팅 자원 제공과 AI 학습·개발 환경 지원, 운영·기술 지원까지 아우르는 통합형 추진 체계를 제시했다고 밝혔다.

특히 엘리스그룹은 모듈형 AI 데이터센터(AI PMDC)부터 클라우드 인프라 가상화(ECI), AI 개발환경(런박스·Runbox), 데이터 관리(데이터허브·DataHub), 모델 배포(ML API)까지 자체 기술로 구축한 이른바 ‘전 주기(End-to-End) AI 클라우드’를 내세웠다. 연구자가 인프라 설정이나 호환성 문제 없이 곧바로 고성능 GPU 자원을 쓸 수 있게 한다는 것이다. 이 회사도 7월부터 내년 3월까지 GPU를 공급하며, 다수의 GPU를 고속 네트워크로 묶는 클러스터 구성을 지원한다.

김재원 엘리스그룹 대표는 “대규모 AI 인프라 운영 경험과 하드웨어부터 소프트웨어 플랫폼까지 아우르는 기술력이 인정받은 결과”라며 “연구자들이 인프라 구축에 시간을 쓰지 않고 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 안정적인 서비스를 제공하겠다”고 전했다.