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title: "GPU를 '몇 장 살지'가 아니라 '어떻게 운영할지'로 재정의하는 웨비나"
published: 2026-04-22T03:05:02.935Z
canonical: https://jeff.news/article/1869
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# GPU를 '몇 장 살지'가 아니라 '어떻게 운영할지'로 재정의하는 웨비나

오픈소스컨설팅이 5월 12일 GPU 온프레미스 AI 인프라 운영 전략 웨비나를 연다. GPUaaS·MLOps 자동화·인프라 구성 선택 기준 3축으로 구성되며, 구축 관점에 머무는 기업들의 자원 비효율 문제를 운영 체계 관점으로 재정의함.

- 오픈소스컨설팅이 5월 12일 'GPU 온프레미스 AI 인프라 운영 전략'을 주제로 실시간 웨비나를 개최함
  - AI 서비스가 학습에서 추론 중심으로 이동하면서 GPU 자원 활용 방식도 달라지고 있음
  - 많은 기업이 아직 "GPU를 몇 장 살 것인가"라는 구축 관점에 머물러 자원 부족과 유휴 상태가 동시에 발생하는 비효율을 겪고 있음
- 이번 웨비나의 문제의식은 "GPU는 하드웨어가 아닌 운영 체계의 문제"라는 것

## 세 가지 축

- **GPUaaS 기반 인프라 운영**
  - 오픈스택과 쿠버네티스를 활용해 GPU 자원을 서비스 형태로 운영하는 전략
  - 대규모 인프라 표준화 방안까지 다룸
- **MLOps 기반 AI 모델 운영 자동화**
  - 데이터 준비부터 학습, 배포, 모니터링까지 연결하는 파이프라인
- **인프라 구성 선택 기준**
  - IaaS, PaaS, DevOps, GPU 모니터링 각 레이어의 역할
  - 조직 규모·도입 단계별 인프라 구성 선택 기준 제시

## 대상과 기대 효과

- GPU 도입 이후 운영 체계 수립에 어려움을 겪는 IT 인프라 담당자
- AI·ML 엔지니어
- 프라이빗 클라우드 전환을 검토 중인 CTO·CIO
- 최주신 오픈소스컨설팅 클라우드 사업부장은 "GPU 도입은 쉽지만 어떻게 배분하고, AI 모델을 자동 배포·관리할지 해답을 찾지 못하는 기업이 많다"며 실무 관점 해법을 제시하는 자리라고 설명함

## 핵심 포인트

- GPU 문제가 하드웨어가 아닌 운영 체계의 문제임을 전면화
- 오픈스택·쿠버네티스로 GPU를 서비스화하는 GPUaaS 전략 공유
- MLOps로 학습·배포·모니터링을 연결하는 자동화 방안 제시
- 조직 규모·도입 단계별 인프라 구성 선택 기준 제공
- IT 인프라 담당자·ML 엔지니어·CTO·CIO가 주요 대상

## 인사이트

AI 워크로드가 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 GPU 운영 방식이 DB 운영만큼 복잡해지고 있음. GPUaaS와 MLOps를 묶어 프라이빗 클라우드 위에서 서비스화하는 설계가 표준 패턴으로 자리 잡는 중임.