[바로AI뉴스] 고려대 AI 연구실의 연구환경, 클라우드에서 온프레미스 서버로 바꾸고 만족한 이유.
2025.07.14
❝ 안녕하세요, 고려대학교 공과대학 박사과정에 재학중인 박다훈입니다.
지능형 디지털 시스템 연구실에서는 인공지능, 전반적인 알고리즘, 딥러닝 학습과 추론을 주요 연구 분야로 삼고 있습니다. 그중에서도 AI 학습과 추론에 필수적인 가속기로 꼽히는
NPU(Neural Processing Unit)를 개발하는 것을 목표로 연구를 이어가고 있습니다.
저희 연구실에서는 딥러닝 학습과 추론, LLM(대규모 언어 모델) 인퍼런스 실험에 바로AI 의 GPU 서버, POSEIDON Alpha 시리즈(RTX 4090 4Way) 3대 를 활용하고 있습니다.
이 서버가 딥러닝 가속 연구에서 핵심적인 역할을 하고 있기 때문에, 저희 연구실이 발표하는 논문의 대부분은 POSEIDON 을 활용해 시뮬레이션과 인퍼런스를 진행한 결과물이라고 말할 수 있습니다.
⚡성과로 증명된 연구 환경의 변화
장기적인 지출 비용을 절감했습니다.
서버를 도입하기 전에는 타사의 임대형 클라우드를 사용했습니다. 이 때문에 매달 고정적인 비용을 지불하며 클라우드 사용료가 발생했던 점이 문제였어요. 그러나 온프레미스 서버로 전환한 이후에는 이러한 지출이 더 이상 발생하지 않아, 장기적으로 비용 절감 효과 를 체감하고 있습니다.
실내온도 25°C에서도 안정적으로 운영중인 POSEIDON 서버
서버실이 없는 연구실 환경에서도, 쾌적하고 강력하게 사용할 수 있습니다.
저희가 생각하는 POSEIDON 의 가장 큰 장점은 저소음·저발열을 지원하는 쿨링 시스템 입니다. 이 점이 바로AI 서버를 선택하게 된 결정적인 이유이기도 합니다.
연구실 내부에 서버를 설치해야 하는 상황에서, 소음이 큰 일반적인 타워형이나 랙형 서버는 연구에 방해가 되어 사용하기 어려웠습니다. 적합한 저소음 서버를 찾던 중 바로AI 의 기술력이 뛰어나다며 추천을 받았고, 연구실 내부에서도 안정적으로 운용할 수 있는 POSEIDON Station Type 을 도입하게 되었습니다.
뿐만 아니라 AI 연구에서 중요한 GPU 성능 도 매우 만족스러웠습니다. 저희 연구팀은 딥러닝 알고리즘을 다루고 있어, PyTorch 에서 시뮬레이션을 얼마나 효율적으로 수행할 수 있는지가 중요한 과제입니다. 연산량이 많은 만큼 GPU 가속과 분산 데이터 병렬 처리 기능이 필수적이죠. 그런데 POSEIDON 의 경우, 여러 연구원이 동시에 서버를 사용하더라도 발열이 크지 않아 문제없이 빠르게 학습을 진행할 수 있어서 쾌적했습니다.
인프라 관리에 대한 부담을 줄였습니다.
바로AI에서 3개월마다 제공하는 분기별 방문 무상 점검 서비스 도 매우 편리했습니다. 3년 동안 꾸준히 AS를 지원해 주는 점이 특히 만족스러웠고, 고장을 걱정할 필요가 없기 때문에 연구원들에게도 큰 도움이 되었습니다. 그 덕분에, 지금까지 사용하면서 불편함을 느낀 적도 없습니다.
POSEIDON 은 딥러닝을 활용하는 분야라면 다 추천할 수 있을 것 같아요. 그 중에서도 특히나 연구실, 사무실 내부에 서버를 두고 운영해야 하는 경우에는 더욱 빛을 발할 것이라 생각합니다.
앞으로도 저희 고려대학교 공과대학 지능형 디지털 시스템 연구실에서는 POSEIDON 서버를 통해 더 많은 논문을 작성하고 연구 성과를 발표하고자 합니다. 최종적으로는 사회에 기여할 수 있는 딥러닝 모델을 만드는 것이 목표입니다.
2025.07.14
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안녕하세요,
고려대학교 공과대학 박사과정에
재학중인 박다훈입니다.
저희 연구실에서는 딥러닝 학습과 추론, LLM(대규모 언어 모델) 인퍼런스 실험에
바로AI 의 GPU 서버, POSEIDON Alpha 시리즈(RTX 4090 4Way) 3대 를 활용하고 있습니다.
이 서버가 딥러닝 가속 연구에서 핵심적인 역할을 하고 있기 때문에, 저희 연구실이 발표하는 논문의 대부분은
POSEIDON 을 활용해 시뮬레이션과 인퍼런스를 진행한 결과물이라고 말할 수 있습니다.
⚡성과로 증명된 연구 환경의 변화
장기적인 지출 비용을 절감했습니다.
서버를 도입하기 전에는 타사의 임대형 클라우드를 사용했습니다.
이 때문에 매달 고정적인 비용을 지불하며 클라우드 사용료가 발생했던 점이 문제였어요.
그러나 온프레미스 서버로 전환한 이후에는 이러한 지출이 더 이상 발생하지 않아, 장기적으로 비용 절감 효과 를 체감하고 있습니다.
실내온도 25°C에서도 안정적으로 운영중인 POSEIDON 서버
서버실이 없는 연구실 환경에서도, 쾌적하고 강력하게 사용할 수 있습니다.
저희가 생각하는 POSEIDON 의 가장 큰 장점은 저소음·저발열을 지원하는 쿨링 시스템 입니다.
이 점이 바로AI 서버를 선택하게 된 결정적인 이유이기도 합니다.
연구실 내부에 서버를 설치해야 하는 상황에서, 소음이 큰 일반적인 타워형이나 랙형 서버는 연구에 방해가 되어 사용하기 어려웠습니다. 적합한 저소음 서버를 찾던 중 바로AI 의 기술력이 뛰어나다며 추천을 받았고, 연구실 내부에서도 안정적으로 운용할 수 있는 POSEIDON Station Type 을 도입하게 되었습니다.
뿐만 아니라 AI 연구에서 중요한 GPU 성능 도 매우 만족스러웠습니다. 저희 연구팀은 딥러닝 알고리즘을 다루고 있어, PyTorch 에서 시뮬레이션을 얼마나 효율적으로 수행할 수 있는지가 중요한 과제입니다. 연산량이 많은 만큼 GPU 가속과 분산 데이터 병렬 처리 기능이 필수적이죠. 그런데 POSEIDON 의 경우, 여러 연구원이 동시에 서버를 사용하더라도 발열이 크지 않아 문제없이 빠르게 학습을 진행할 수 있어서 쾌적했습니다.
인프라 관리에 대한 부담을 줄였습니다.
바로AI에서 3개월마다 제공하는 분기별 방문 무상 점검 서비스 도 매우 편리했습니다.
3년 동안 꾸준히 AS를 지원해 주는 점이 특히 만족스러웠고, 고장을 걱정할 필요가 없기 때문에 연구원들에게도 큰 도움이 되었습니다.
그 덕분에, 지금까지 사용하면서 불편함을 느낀 적도 없습니다.
POSEIDON 은 딥러닝을 활용하는 분야라면 다 추천할 수 있을 것 같아요.
그 중에서도 특히나 연구실, 사무실 내부에 서버를 두고 운영해야 하는 경우에는
더욱 빛을 발할 것이라 생각합니다.
고려대학교 연구팀에서 만족한 서버, 더 자세히 보기!
POSEIDON