GPUaas, Xaas, Saas, laas...베슬AI의 선택~삼성 SDS

오늘은 클라우드 기반의 서비스 종류인 

(출시 순서대로) Laas(Infrastrucure), Paas(Platform as a service),

Saas(Software as a service), 거기에 GPUaas(GPU as a service)

더군다나 통신기업이나 AI관련 서비스 대기업은

이제 Xaas(Everything as a service)를

외치며 경쟁에 돌입하고 있습니다.

 

각 서비스들의 장점이 있겠지만

간단한 핵심은 

초기 사업비용을 줄일 수 있다는 장점과.

인력과 관리부담을 줄일 수 있다는 것일라고 생각합니다.

 

그럼 왜 큰 기업도 직접 도입하지 않고 서비스를 이용할까요?

당연하신 질문입니다.

그러나 지금은 변화가 빠르고 기술, 특히 HW 측면에서는

엄청난 기술 발전을 이루고 있으니

아무리 큰 기업이라도 

H/W, 그리고 기본 S/W에 투자가

초기 투자내지. 업그레이드 비용 또는 교체비용을 고려할 때

Risk가 많은 것이 사실입니다.

 

그래서 클라우드 서비스를 많이들 이용하고 있고

앞으로 기업뿐만이 아니라

개인들의 영역까지 그 수요는 폭발이 되는 순간이 오리라 생각됩니다.

 

오늘은 그 주제중 한 꼭지로

AI 통합 운영 플랫폼 기업인 베슬 AI가

삼성 GPUaas를 선택한 이유를 중심으로

GPUaas에 대해 알아보도록 하겠습니다.

이를 통해 과연 GPUaas가 왜 필요한 지에 대해 

파악하시면 되지 않을까 생각합니다. 

< 삼각형 꼭지위에 GPUaas, Xaas 있다고 보시면 됩니다 >

📌 베슬AI가 삼성SDS GPUaaS를

선택한 이유는 무엇일까?

 

빠르게 변화하는 AI 시장에서 경쟁력을 확보하려면,

무엇보다도 안정적이고 확장 가능한 인프라가 필수입니다.

AI 통합 운영 플랫폼 기업인 베슬AI 역시 이러한 고민 끝에

삼성SDS의 GPUaaS(GPU as a Service)를 선택하게 되었습니다.

그 선택의 배경에는 다음과 같은 이유들이 있었습니다.

- 유연하고 확장 가능한 GPU 인프라
   → AI 모델 학습과 서비스 운영 과정에서

        GPU 수요는 시시각각 변합니다.

        삼성SDS의 GPUaaS는

        이러한 수요 변화에 맞춰 신속한 자원 확장이 가능합니다.

- 운영 부담 감소
    → 서버 관리나 인프라 유지보수에서 벗어나

         핵심 제품 개발에 더욱 집중할 수 있는 환경을 제공받았습니다.

        (모든 ~aas서비스의 기본이라 생각됩니다)

- 비용 효율성
    → 사용한 만큼만 지불하는 방식으로 불필요한 비용을 최소화하고,

         예산 운영에 유연성을 확보했습니다.

- 삼성SDS의 전문 기술 지원
    → 장애나 기술적인 이슈 발생 시,

         빠르고 전문적인 지원을 받을 수 있어

         안정적인 운영이 가능해졌습니다.

💡 삼성SDS GPUaaS 도입 후,

베슬AI가 얻은 성과는?

 

GPU 인프라는 AI 서비스의 기반이며,

그 품질은 곧 제품의 품질과 직결됩니다.

삼성SDS의 GPUaaS 도입 후 베슬AI는

다음과 같은 실질적인 효과를 경험했습니다.

 

- GPU 인프라 관리 시간과 장애 빈도 감소
    → 기존에는 시스템 장애가 반복되며 많은 리소스를 소모했지만,

         안정적인 GPU 인프라로 운영 효율이 크게 향상되었습니다.

- 제품 개발 집중 및 엔지니어 업무 만족도 향상 
    → 엔지니어들이 반복적인 유지보수 업무에서 벗어나,

         AI 제품의 고도화에 집중할 수 있게 되었습니다.

- 고객 만족도 및 서비스 품질 향상
    → 안정적인 AI 서비스 제공으로 고객 신뢰도가 높아졌습니다.

- GPU 자원 효율화 및 비용 절감
    → 필요할 때 필요한 만큼만 자원을 사용하는 구조로,

         비용을 최적화할 수 있었습니다.

🖥️ 1. 베슬AI의 인프라, 어떤 점이 특별할까?

베슬AI는 2020년에 설립된 이후,

다양한 머신러닝 모델을 빠르게 연결하고 학습·배포할 수 있는

플랫폼을 구축해 왔습니다.

복잡한 인프라 없이도

효율적으로 AI 서비스를 운영할 수 있도록 설계되어 있으며,

다음과 같은 특징이 있습니다:

   - 클라우드와 온프레미스 환경 모두 지원
   - 수요에 맞게 GPU 인프라를 유연하게 조정
   - 장애 발생률이 낮은 고가용성 환경 구현

특히, 삼성SDS GPUaaS를 도입함으로써

플랫폼의 안정성이 한층 강화되었고,

고객 요구에 민첩하게 대응할 수 있게 되었습니다.

💡 2. 삼성SDS GPUaaS, 무엇이 다를까?

삼성SDS의 GPU 서비스는

단순한 클라우드 리소스 제공을 넘어,

AI 기업을 위한 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

베슬AI가 직접 경험한 장점을 정리하면 다음과 같습니다:

 

   - 비용 효율적: GPU 사용량 기반 과금으로 예산 계획 수립이 용이
   - 즉시 확장 가능: AI 프로젝트에 필요한 대규모 GPU 자원을 언제든지 확보
   - 전문 기술 지원: 장애 발생 시 신속한 대응과 맞춤형 컨설팅 제공
   - AI에 최적화된 환경: 대용량 데이터 처리와 고속 연산을 위한 최적의 구조

🚀 3. 베슬AI의 GPU 인프라, 이렇게 바뀌었다

삼성SDS GPUaaS를 도입한 이후,

베슬AI의 AI 운영 환경에는 다음과 같은 변화가 있었습니다:

   - GPU 인프라 관리 효율 향상
     → 반복적인 장애 대응에서 벗어나 더 높은 수준의 안정성을 확보

   - ML/LLM 플랫폼 자동화
     → 모델 학습, 데이터 처리, 배포까지 자동화되어 생산성이 크게 향상됨

   - 하이브리드 인프라 운영
     → 온프레미스 인프라와 클라우드 GPU 에저 서비스를 결합해

          유연한 구조 구현

   - 엔지니어 업무 만족도 향상
     → 단순 운영 업무에서 벗어나 AI 연구와 개발에 더 집중할 수 있는

          환경 제공

🌍 4. GPUaaS 확장 계획과 미래

베슬AI는 삼성SDS GPUaaS의 성능과 안정성을 바탕으로,

더 넓은 영역으로 비즈니스를 확장할 계획입니다.

   - 산업별 AI 솔루션 개발 확대 
     → 의료, 제조, 물류 등 다양한 산업에 최적화된 AI 플랫폼 개발

   - 글로벌 시장 진출 가속화
     → 해외 고객 확보 및 글로벌 서비스 확대

   - GPUaaS 활용 범위 확대
     → 모든 AI 프로젝트에 클라우드 GPU 리소스를 기본 인프라로 도입

🧠 5. AI 학습에 왜 ‘안정적인 인프라’가 중요한가?

AI 모델 학습은 수십 시간 이상이 소요되는 고밀도 작업입니다.

이때 인프라에 문제가 생기면 전체 학습이 중단될 수 있어

시간과 자원의 낭비로 이어질 수 있습니다.

따라서, AI 기업에게는 아래 요소들이 매우 중요합니다:

 

   - 신뢰할 수 있는 인프라의 안정성
   - 변화하는 수요에 빠르게 대응할 수 있는 유연성
   - 운영 부담을 줄여 개발에 집중할 수 있는 환경

 

삼성SDS의 GPUaaS는 이러한 조건을 충족시키며,

AI 개발의 발판이 되어줍니다.

🔍 마무리: 베슬AI 사례로 본

삼성SDS GPUaaS의 가치

 

베슬AI의 성공적인 GPUaaS 도입 사례는

AI 기업들이 안정적이고 유연한 인프라를 통해

어떻게 혁신할 수 있는지를 잘 보여줍니다.

AI 프로젝트의 성공은 인프라 선택에서 시작됩니다.

삼성SDS의 GPUaaS는 지금 이 순간에도

수많은 기업들의 AI 도전 여정을 든든하게 뒷받침하고 있습니다.

 

윗 글은 특정기업을 홍보하는 것은 아니며

과연 GPUaas의 역활과 미래를 알리기 위한 수단입니다.

요즘 GPU 구매 수요가 폭발하여

대기를 해야 할 정도이고

중국같은 경우는 구매를 원해도

미국에 의한 수입 장벽에 구매도 할 수 없다고도 합니다.

이러한 때는 기업 상황에 맞게 

국내  빠른 GPU개발과 함께

솔루션을 도입을 검토해야 할 것 같습니다.

 

이상 포스팅을 마치고

오늘도 좋은 하루 만들어 가시기 바랍니다.