HS효성인포, 스트라드비젼 AI 인프라 혁신…"데이터 처리 10배, 비용 30% 절감"

오브젝트 스토리지·고성능 올플래시 NAS 최적 설계 도입

HS효성인포메이션시스템(대표 양정규)이 스트라드비젼의 데이터 레이크 환경을 혁신하며 성능과 효율성을 모두 향상시킬 수 있도록 지원했다.

HS효성인포메이션시스템은 스트라드비젼 데이터레이크 고도화 사업을 지원했다고 19일 밝혔다.

스트라드비젼은 전 세계 고객사 차량에서 발생하는 실제 주행 데이터를 기반으로 데이터 수집부터 AI 학습·검증까지 전 과정을 연결한 AI 데이터 파이프라인을 자체 운영 중이다.

HS효성인포메이션시스템, AI 데이터 레이크 고도’로 스트라드비젼 데이터 학습·검증 효율 개선(이미지=HS효성인포)

회사는 비즈니스 확장과 함께 매년 수 페타바이트(PB) 규모로 급증하는 주행 데이터와 AI 모델 고도화, 고객사별 맞춤형 모델 수요 확대에 대응하기 위해 인프라 확장을 지속적으로 검토해왔다. 특히 대규모 실제 주행 데이터가 집중되는 AI 학습·검증 환경에서 안정성, 생산성, 확장성을 동시에 확보하는 것이 핵심 과제였다.

이에 HS효성인포메이션시스템은 스트라드비젼의 데이터 레이크 확장을 위해 대용량 비정형 데이터 처리와 고성능 GPU 분석 환경을 안정적으로 지원하는 AI 인프라 고도화 프로젝트를 추진했다.

우선 오브젝트 스토리지 'HCP(Hitachi Content Platform)'를 도입해 기존 클라우드에서 수행하던 대용량 비정형 데이터 작업을 온프레미스 환경에서도 처리할 수 있도록 설계했다. 

이를 통해 동일한 워크로드를 클라우드 대비 약 30% 절감된 비용으로 수행할 수 있는 환경을 구현했으며 스트라드비젼은 스케일아웃이 용이한 구조와 낮은 총소유비용(TCO)을 바탕으로 비용 효율성과 확장성을 동시에 확보하게 됐다.

아울러 GPU 기반 AI 학습·검증 환경의 병목 현상을 해결하기 위해 고성능 올플래시 NAS 스토리지 'VSP 원 파일'을 도입했다. 다수의 엔지니어와 개발자가 동시에 대규모 데이터셋에 접근하는 환경에서도 고속 데이터 처리와 안정적인 파일 공유가 가능하도록 구성해 스토리지 I/O 지연 없이 GPU 연산 자원을 효율적으로 활용하도록 했다. 

그 결과 기존 스토리지 대비 최대 10배 이상 빠른 데이터 처리 성능을 구현했으며, 솔루션 도입 1주일 만에 GPU 사용률이 10% 이상 증가하는 등 AI 학습·검증 환경 전반의 생산성과 운영 효율이 크게 향상됐다.

김인수 스트라드비젼 데이터 이노베이션 센터장은 "이번 데이터 레이크 고도화는 AI 모델 개발과 검증 속도를 높이고 글로벌 고객 요구에 보다 민첩하게 대응할 수 있는 비즈니스 경쟁력을 강화하는 계기가 됐다"며 "단순한 인프라 공급을 넘어 스트라드비젼의 환경에 최적화된 설계와 기술을 제공한 HS효성인포메이션시스템과의 협업을 통해 안정성과 확장성을 모두 갖춘 AI 인프라를 구현할 수 있었다"고 말했다.

양정규 HS효성인포메이션시스템 대표는 "AI 시대 경쟁력은 결국 데이터를 얼마나 안정적이고 효율적으로 활용할 수 있느냐에 달려 있다"며 "앞으로도 스트라드비젼과 같은 AI 기업이 지속적으로 성장할 수 있도록 중장기 관점에서 인프라 전략을 함께 고민하고 지원하는 파트너 역할을 강화해 나가겠다"고 밝혔다.