반응형 [GPUaaS]/Backend.AI2 [Backend.AI vs Run:ai vs Slurm] GPU/AI 워크로드 처리 도구 !! 🧠 1. Backend.AI — AI 인프라 운영 플랫폼핵심: AI 개발·학습·추론 등을 위해 GPU/CPU 자원 관리와 유저 세션 운영을 통합 제공하는 플랫폼✔️ 개발자 친화적인 대시보드 + 세션 기반 사용 (Jupyter, 터미널, API) ✔ 컨테이너 단위 GPU 분할 가상화(자체 fGPU 기술) 지원 ✔ 온프레미스·하이브리드 클라우드 지원 ✔ 멀티테넌시, 사용자/프로젝트별 정책까지 포함된 AI 인프라 OS 개념➡️ 적합한 경우연구자/엔지니어가 직접 세션을 띄워서 작업하고 싶을 때GPU/AI 자원을 프로젝트별로 분리·관리해야 할 때인터랙티브 환경 + 워크로드 운영이 동시에 필요한 경우📌 Backend.AI는 자체 스케줄러(예: Sokovan)로 자원/세션을 관리하며, Kubernetes 등에 의.. 2026. 2. 10. [Backend.AI] GPU·CPU 연산 자원 - 필요할 때 바로 빌려 쓰게 해주는 AI 연산 플랫폼 !! AI/데이터팀용 내부 클라우드 + Jupyter/Kubeflow 느낌의 운영 플랫폼 쉽게 비유하면☁️ AWS 같은 클라우드인데🧠 AI 연구·학습에 특화돼 있고🧪 연구자는 버튼 몇 번으로 Jupyter / 터미널을 띄우고🛡️ 운영팀은 GPU 할당·격리·정산·보안까지 통제Backend.AI가 해결하는 문제AI 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 줌핵심 기능 한 번에 정리1️⃣ 연산 세션 (가장 핵심)웹에서 Jupyter / VSCode / 터미널 바로 실행세션마다:GPU 개수CPU / 메모리실행 시간 제한을 정확히 설정→ “G.. 2026. 2. 10. 이전 1 다음 반응형
