저희 연구실은 드론 영상을 기반으로 CNN, GNN, RNN 등 뉴럴 네트워크를 활용해 교통을 분석하는 연구를 주로 진행하고 있습니다. 이를 기반으로 AI 스마트 모빌리티 솔루션을 개발하고, 교통 분야에 기여하고자 합니다.
원래 저희 연구실은 불편해도 공랭 서버를 사용했는데, 수냉각 Multi-GPU를 사용한 이후로는 연구가 많이 편해졌어요. 현재는 연구에 RTX 3090 GPU 4장 또는 A100 GPU 4장이 탑재된 바로AI 서버 POSEIDON 을 13명의 연구원들이 사용하고 있습니다. 바로AI 의 POSEIDON 서버는 관리나 열, 소음때문에 고민이신 분, 그리고 영상이나 이미지, 대규모 데이터셋으로 AI 를 연구하시는 분들에게 도움이 될 것 같아요.
사용 경험
바로AI 서버, POSEIDON 을 선택한 이유
단연코 AS 서비스 때문에 선택했습니다. 기존에는 저희가 ‘서버’라는 장비에 대한 개념이 부족했습니다. 그래서 일반적인 컴퓨터를 조립하는 업체에서 서버를 납품받았는데, 이 경우 서버 사용 중 문제가 발생해도 제대로 해결할 수 없었습니다.
하지만 바로AI 서버는 달랐습니다. 저희 연구실에서는 학생들마다 다양한 모델을 활용하고 있는데, 이로 인해 GPU, CUDA, cuDNN 버전이 꼬이는 문제가 자주 발생합니다. 이런 경우에는 전체 서버를 포맷하지 않아도 되는 상황임에도, 저희 연구실에서는 해결이 어려웠습니다. 이때 바로AI 에 연락했는데, 다음날 바로 직원분들이 연구실로 방문해 장비 상태를 직접 확인해 주셨습니다. 문제를 최대한 빠르게 해결하려고 적극적으로 도와주셨고, 모든 직원분들이 항상 친절하게 응대해 주셔서 지금도 매우 만족하며 사용 중입니다.
서버 도입 후, 연구 환경에 바뀐 점
첫 번째로, 소음과 발열로 인한 스트레스에 관한 문제가 해소됐습니다. 저희는 기존에 공랭 서버를 사용했었는데 옆 사람과 대화할 때 큰 소리로 말해야 할 정도로 시끄러웠고, 연구실은 마치 찜통 같아서 함께 있기 어려웠습니다. 에어컨도 항상 최저 온도로 작동시켜야 했습니다.
반면, 바로AI 서버는 조용한 환경을 안정적으로 유지해 주었고, 여름에도 온도를 23~24°C로 유지해도 서버 운영에 무리가 없었습니다. 아무리 큰 모델을 학습해도 GPU 온도가 40~50°C 정도로 유지되어, 과도하게 온도가 오르지 않았고, 적정 온도에서 에어컨을 사용할 수 있었습니다.
두 번째로, 시간적인 효율성이 증가해 연구에 더욱 집중할 수 있게 되었습니다. 저희 연구실에는 13명의 연구원이 있습니다. 기존에는 단일 컴퓨터와 작은 GPU 메모리 용량으로 연구를 진행하다 보니, 학습 과정에 한계가 있었습니다. 하지만 바로AI 서버를 도입한 이후로는 학생별로 스케줄을 조정해가며 각자의 연구를 수행할 수 있게 되었고, 그 결과도 직접 확인할 수 있게 되었습니다.
실제 업무 성과에 기여한 사례
대용량 데이터를 레이블링해야 하는 프로젝트가 있었습니다. 당시 일부 데이터는 직접 수작업으로 레이블링했고, 이렇게 생성한 데이터를 기반으로 학습 모델을 만든 후, 나머지 대용량 이미지 데이터에는 자동 레이블링을 적용했습니다. 안정적인 기간 내에 프로젝트를 수행하는 데 큰 문제가 없었고, 이 과정을 통해 성능이 높은 학습 모델을 확보하는 데 큰 기여가 있었습니다.
앞으로의 비전
다른 연구원들에게 조언하고 싶은 점
주변에 서버 구매를 고민하는 지인들에게는 항상 바로AI 서버를 추천하고 있습니다. 데이터셋이나 모델에 따라 어떤 서버를 선택할지 고민이 많으실 텐데, 저희 연구실은 영상이나 이미지 데이터를 중심으로 연구를 하고 있기 때문에, 의료용이나 제조 데이터셋을 다루는 분들께도 바로AI 서버를 추천드리고 있습니다.
바로AI 에게 바라는 점
바로 AI 서버가 전국 대학에 납품되었고, 많은 기업에서도 사용 중이라는 소식을 들었습니다. 그래서 다양한 연구자들이 바로AI 를 중심으로 모일 수 있다면, 더 많은 분야에서 획기적인 아이디어와 폭발적인 연구 성과가 나올 수 있을 것이라 생각합니다.
바로AI 가 하나의 AI 연구 커뮤니티처럼 연구자들이 만날 수 있는 장을 만들어 준다면, 훨씬 활발한 연구 활동이 가능해질 것이라 기대합니다.
2025.05.21
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안녕하세요,
울산대학교 지능 시스템 연구실의
이율경 연구원입니다.
저희 연구실은 드론 영상을 기반으로 CNN, GNN, RNN 등 뉴럴 네트워크를 활용해 교통을 분석하는 연구를 주로 진행하고 있습니다.
이를 기반으로 AI 스마트 모빌리티 솔루션을 개발하고, 교통 분야에 기여하고자 합니다.
원래 저희 연구실은 불편해도 공랭 서버를 사용했는데, 수냉각 Multi-GPU를 사용한 이후로는 연구가 많이 편해졌어요. 현재는 연구에 RTX 3090 GPU 4장 또는 A100 GPU 4장이 탑재된 바로AI 서버 POSEIDON 을 13명의 연구원들이 사용하고 있습니다. 바로AI 의 POSEIDON 서버는 관리나 열, 소음때문에 고민이신 분, 그리고 영상이나 이미지, 대규모 데이터셋으로 AI 를 연구하시는 분들에게 도움이 될 것 같아요.
사용 경험
바로AI 서버, POSEIDON 을 선택한 이유
단연코 AS 서비스 때문에 선택했습니다.
기존에는 저희가 ‘서버’라는 장비에 대한 개념이 부족했습니다. 그래서 일반적인 컴퓨터를 조립하는 업체에서 서버를 납품받았는데, 이 경우 서버 사용 중 문제가 발생해도 제대로 해결할 수 없었습니다.
하지만 바로AI 서버는 달랐습니다. 저희 연구실에서는 학생들마다 다양한 모델을 활용하고 있는데, 이로 인해 GPU, CUDA, cuDNN 버전이 꼬이는 문제가 자주 발생합니다. 이런 경우에는 전체 서버를 포맷하지 않아도 되는 상황임에도, 저희 연구실에서는 해결이 어려웠습니다. 이때 바로AI 에 연락했는데, 다음날 바로 직원분들이 연구실로 방문해 장비 상태를 직접 확인해 주셨습니다. 문제를 최대한 빠르게 해결하려고 적극적으로 도와주셨고, 모든 직원분들이 항상 친절하게 응대해 주셔서 지금도 매우 만족하며 사용 중입니다.
서버 도입 후, 연구 환경에 바뀐 점
첫 번째로, 소음과 발열로 인한 스트레스에 관한 문제가 해소됐습니다.
저희는 기존에 공랭 서버를 사용했었는데 옆 사람과 대화할 때 큰 소리로 말해야 할 정도로 시끄러웠고, 연구실은 마치 찜통 같아서 함께 있기 어려웠습니다. 에어컨도 항상 최저 온도로 작동시켜야 했습니다. 반면, 바로AI 서버는 조용한 환경을 안정적으로 유지해 주었고, 여름에도 온도를 23~24°C로 유지해도 서버 운영에 무리가 없었습니다. 아무리 큰 모델을 학습해도 GPU 온도가 40~50°C 정도로 유지되어, 과도하게 온도가 오르지 않았고, 적정 온도에서 에어컨을 사용할 수 있었습니다.
두 번째로, 시간적인 효율성이 증가해 연구에 더욱 집중할 수 있게 되었습니다.
저희 연구실에는 13명의 연구원이 있습니다. 기존에는 단일 컴퓨터와 작은 GPU 메모리 용량으로 연구를 진행하다 보니, 학습 과정에 한계가 있었습니다. 하지만 바로AI 서버를 도입한 이후로는 학생별로 스케줄을 조정해가며 각자의 연구를 수행할 수 있게 되었고, 그 결과도 직접 확인할 수 있게 되었습니다.
실제 업무 성과에 기여한 사례
대용량 데이터를 레이블링해야 하는 프로젝트가 있었습니다.
당시 일부 데이터는 직접 수작업으로 레이블링했고, 이렇게 생성한 데이터를 기반으로 학습 모델을 만든 후, 나머지 대용량 이미지 데이터에는 자동 레이블링을 적용했습니다. 안정적인 기간 내에 프로젝트를 수행하는 데 큰 문제가 없었고, 이 과정을 통해 성능이 높은 학습 모델을 확보하는 데 큰 기여가 있었습니다.
앞으로의 비전
다른 연구원들에게 조언하고 싶은 점
바로AI 에게 바라는 점
바로 AI 서버가 전국 대학에 납품되었고, 많은 기업에서도 사용 중이라는 소식을 들었습니다. 그래서 다양한 연구자들이 바로AI 를 중심으로 모일 수 있다면, 더 많은 분야에서 획기적인 아이디어와 폭발적인 연구 성과가 나올 수 있을 것이라 생각합니다.
바로AI 가 하나의 AI 연구 커뮤니티처럼 연구자들이 만날 수 있는 장을 만들어 준다면, 훨씬 활발한 연구 활동이 가능해질 것이라 기대합니다.
울산대 연구실에서 포세이돈 서버를 활용하는 법, 자세히 보기!
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