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[IT뉴스]엔비디아 H200·B200 1만장 연내 도입…산학연 AI 전방위 지원
온카뱅크관리자
조회:
70
2025-05-14 10:27:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">GPU 1만장 구매·구축 맡을 클라우드 기업 공모(종합)<br>1.5만GPU 국가AI컴퓨팅센터 추진…국가대표 파운데이션모델 지원</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4YiXyhKGYc"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="97a24fb3bb12ce9831085931d7423db8f381fa15abd96fe102d0377ad5baa5da" dmcf-pid="8GnZWl9HGA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="ⓒ News1 김초희 디자이너" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/14/NEWS1/20250514102100363innt.jpg" data-org-width="910" dmcf-mid="f3GR62Dx1k" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/14/NEWS1/20250514102100363innt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ⓒ News1 김초희 디자이너 </figcaption> </figure> <p contents-hash="34b5705d5337d780df6a76d8c8bf56f72a456046f538474dbb52e158848155fb" dmcf-pid="6HL5YS2XXj" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 정부가 연내 한 곳 이상의 클라우드 기업(CSP)을 통해 엔비디아 H200·B200 등 최신그래픽 처리장치(GPU) 1만 장을 국내로 도입할 계획이다. 올해 10월부터는 GPU를 확보, 국내 산학연의 인공지능(AI) 연구개발에 순차적으로 투입시킨다는 목표다.</p> <p contents-hash="f262558e35c59bcd4e1aaa31eec472d211148c39c35626834a39b422c7f92ea7" dmcf-pid="PbI2qpLKHN" dmcf-ptype="general">또 국가 슈퍼컴퓨터 6호기 구축을 통해 내년 상반기 중 엔비디아 GH200 등 최신 GPU 8500여장의 추가 도입이 예정됐다. 장기적으론 민관 합작 투자를 통해 GPU 1만 5000장 규모로 '국가 AI컴퓨팅센터'도 구축한다.</p> <p contents-hash="835f297525e968da43cce51d6d821e39584f7b8389baad95cf12d4b34699d3a0" dmcf-pid="QKCVBUo9ta" dmcf-ptype="general">14일 과학기술정보통신부 및 경제 관계 부처는 첨단 GPU 확보 추진방안을 주제로 '경제관계장관회의 겸 산업경쟁력강화 관계장관회의'를 진행했다.</p> <p contents-hash="de421f296d239d8484ba633ca4adeac0204a86f1fbf7005745e2412284d33034" dmcf-pid="x9hfbug2Gg" dmcf-ptype="general">글로벌 AI 경쟁이 심화하는 와중, 국내 산학연은 컴퓨팅 인프라의 부족이 가장 시급한 문제라고 지적한다.</p> <p contents-hash="c9990fce1c34682e26ef04b38768d0849703bed7407bbab29f9183968e03d56a" dmcf-pid="ys4CrcFOGo" dmcf-ptype="general">일례로 LG AI 연구원의 320억 매개변수(파라미터) '엑사원 3.5 32B' 모델은 개발에 4개월이 걸렸으나, 규모가 8배 수준인 메타 '라마 3.1-405B' 모델은 개발에 54일만이 소요됐다. LG는 엔비디아 H100 512장을 투입했지만, 메타는 1만 6000여장을 썼기 때문이다.</p> <p contents-hash="d577cf426c60373603124c45f7a40850bfbb36b87af7358f5e3f24f2e3e945fc" dmcf-pid="WO8hmk3I5L" dmcf-ptype="general">컴퓨팅 인프라의 절대적 부족으로 더 작은 AI를 개발함에도 더 많은 시간이 소요되고 있다. 이에 정부는 첨단 GPU 확보를 목표로 1조 4600억 원의 추가경정예산(추경)을 편성했다.</p> <p contents-hash="99417bd2a90702021eed9a10a40e33bd8f9baa65e759b9f2f60f7c1f700a6c9a" dmcf-pid="YI6lsE0C5n" dmcf-ptype="general">추경은 1만 장의 엔비디아 GPU를 연내 신속히 도입하는 데 쓰인다. 구매·구축은 한 곳 이상의 CSP가 맡게 되며, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 소유권을 갖게 된다.</p> <p contents-hash="f901b5366a79cd73b7b93fecedc2ac8efd9533ec9505c3cd776b9b6b81419559" dmcf-pid="GCPSODph1i" dmcf-ptype="general">구체적으로 정부는 엔비디아 H200 6400장, B200 3600장의 도입을 생각 중이다. B200은 고성능이지만 액침 냉각 등 고난도의 냉각이 필요하기 때문에 모델 간 비중은 조정될 수 있다.</p> <p contents-hash="40d306faa8d573bfbfc47458e9b3fb6104576b760c9bf56a4be5a5c22aee200b" dmcf-pid="HhQvIwUlZJ" dmcf-ptype="general">정부는 이달 말 공고를 통해 구매·구축을 수행할 CSP를 선정한다. 7월쯤 CSP 선정이 완료되면 GPU 발주가 가능해진다. 확보된 GPU는 우선 CSP의 기존 데이터센터 상면에 대규모 클러스터링 형태로 구축된다.</p> <p contents-hash="49fd10d646afd488eb3c6aa9bf835c721a994b72cde0264a2432e7fb5688ccaf" dmcf-pid="XcBDjLGkXd" dmcf-ptype="general">이후 해당 GPU는 국가AI컴퓨팅센터로 이관, 센터 운영주체인 특수목적법인(SPC)이 사용권을 가진다. SPC는 올해 10~11월 출범 예정이다. 다만 기존 구축을 맡은 CSP가 운영비를 부담한 점을 고려, 일부 GPU 자원은 CSP가 쓰는 것을 허용한다.</p> <p contents-hash="9410fa34d12a39186f4bccc84b9c2770409cc6e3c009cb49922469f1e3c1ff88" dmcf-pid="ZkbwAoHEXe" dmcf-ptype="general">신속한 지원을 위해 올해 6250억 원 규모의 AI컴퓨팅센터 인프라 지원 상품도 신설됐다. 국내 산학연 지원을 원칙으로 한다.</p> <p contents-hash="3a0a1cbdfee147a39d1c52c10cf2d01f3968a25ae343d79cbdcd66e017bd6f0a" dmcf-pid="5EKrcgXDYR" dmcf-ptype="general">'월드 베스트 거대언어모델'(가칭 WBL) 프로젝트 등 주요 국가 프로젝트에 GPU를 집중 지원하는 것도 병행한다. WBL은 실력있는 국내 AI 기업에 GPU·데이터·인재 등을 집중 지원해 글로벌 수준의 AI 파운데이션 모델을 개발하도록 돕는 것이다. </p> <p contents-hash="2e7536e9d9c34a1915ef168c47f1bbd7c18294b902dc87581de6f02a7722b2e4" dmcf-pid="1D9mkaZw5M" dmcf-ptype="general">올해 약 2136억 원 예산을 통해 국내 5개 정예팀을 선발할 예정이다.</p> <p contents-hash="4659712e72f36ef1f6be440ad41d14cb0848889a34952ed75b9d6c1b76a7dbfa" dmcf-pid="tw2sEN5rYx" dmcf-ptype="general">legomaster@news1.kr </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p>
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