[Backend.AI] GPU·CPU 연산 자원 - 필요할 때 바로 빌려 쓰게 해주는 AI 연산 플랫폼 !!

 

 

AI/데이터팀용 내부 클라우드 + Jupyter/Kubeflow 느낌의 운영 플랫폼

 

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쉽게 비유하면

• ☁️ AWS 같은 클라우드인데
• 🧠 AI 연구·학습에 특화돼 있고
• 🧪 연구자는 버튼 몇 번으로 Jupyter / 터미널을 띄우고
• 🛡️ 운영팀은 GPU 할당·격리·정산·보안까지 통제

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Backend.AI가 해결하는 문제

AI 조직에서 자주 터지는 이슈들 👇

• “누가 GPU 다 먹었냐…”
• “연구 서버에 SSH 열어도 되나?”
• “컨테이너 환경 매번 직접 만들기 귀찮음”
• “팀/프로젝트별 GPU 사용량 정산이 안 됨”

👉 이걸 플랫폼 레벨에서 해결해 줌

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핵심 기능 한 번에 정리

1️⃣ 연산 세션 (가장 핵심)

• 웹에서 Jupyter / VSCode / 터미널 바로 실행
• 세션마다:
  • GPU 개수
  • CPU / 메모리
  • 실행 시간 제한
    을 정확히 설정

→ “GPU 2장, 8시간만 쓰자” 같은 게 가능

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2️⃣ GPU 자원 관리 (운영자 입장)

• GPU / MIG / CPU / 메모리 정확히 격리
• 사용자·팀·프로젝트별 Quota 관리
• GPU 독점/폭주 방지

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3️⃣ 컨테이너 기반 환경

• TensorFlow / PyTorch / CUDA 버전별 이미지 관리
• 연구자는 환경 신경 X
• 운영자는 표준 이미지 통제

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4️⃣ 사용자 · 권한 · 멀티테넌시

• 조직 / 프로젝트 / 팀 단위 분리
• RBAC 기반 접근 제어
• 회사 내부 AI 플랫폼으로 딱 맞음

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5️⃣ 사용량 기록 & 정산

• 누가
• 언제
• GPU 몇 장을
• 얼마나 썼는지
  → 전부 기록

GPU 월간 보고서 / 비용 분배에 최적

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Backend.AI vs Kubeflow (많이 헷갈려서 정리)

구분	Backend.AI	Kubeflow
목적	연산 자원 관리 플랫폼	ML 파이프라인/워크플로
사용감	Jupyter 바로 실행	YAML + 파이프라인
대상	연구자 + 운영팀	MLOps 엔지니어
난이도	비교적 쉬움	초보자에겐 어려움
GPU 정산	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐

👉 연구 중심 조직 → Backend.AI
👉 모델 배포·자동화 중심 → Kubeflow
👉 실제로는 둘 같이 쓰는 회사도 많음

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실제 어디서 쓰냐면

• 기업 내부 AI 연구 플랫폼
• 대학 연구실 GPU 풀 관리
• GPU 수백~수천 장 있는 프라이빗 클러스터
• NCP / 온프레미스 / 프라이빗 클라우드

(특히 한국에서 많이 씀)

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너 상황 기준으로 말해보면

지금 대화 맥락 보면 👇

• GPU
• NCCL
• Kubeflow
• 정산 / 운영 / 멀티유저

이 조합이면
👉 Backend.AI + Kubernetes + (선택) Kubeflow
이 구조가 딱 “실운영 AI 플랫폼” 정석이야.