Enterprise AI Infrastructure & Engineering
Graph Engineering부터 GPU 운영, NVIDIA AI Infrastructure까지 하나의 기술 스택으로 연결합니다.
핵심 역량
클러스터·사이트·프로바이더에 분산된 GPU의 인벤토리와 상태, 활용률을 하나로 관리합니다.
온프레미스 데이터센터, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 리전을 하나의 운영 모델로 다룹니다.
GPU Operator, 디바이스 플러그인, 스케줄링, 노드 라이프사이클을 기존 플랫폼 조직 안에서 운영합니다.
데모가 아니라 변경 관리, 감사, 온콜을 전제로 설계된 시스템입니다.
제품과 서비스
세 개의 엔지니어링 영역을 하나의 스택 위에서 다룹니다. 기업 시스템을 설명하는 그래프, GPU를 계속 돌게 만드는 운영 계층, 그리고 그 아래의 가속 인프라입니다.
기업의 지식을 엔지니어링 인텔리전스로 전환합니다.
요구사항, 아키텍처, 리포지토리, API, 스키마, 의존성, 에이전트를 하나의 Engineering Graph로 연결해 사람과 AI가 함께 추론할 수 있게 만듭니다.
GPU 인프라를 Fleet 단위로 운영합니다.
멀티 클라우드와 온프레미스의 GPU를 하나의 Fleet으로 통합 관제하고 장애, 진단, 용량, 활용률, 정책을 단일 화면에서 관리합니다.
Design. Build. Optimize. Operate.
NVIDIA GPU 기반 AI Infrastructure를 각 기업 환경의 제약에 맞게 설계, 구축, 최적화, 운영합니다.
플랫폼
세 영역은 별개의 상품이 아닙니다. 무엇을 만드는가, 어떻게 운영하는가, 무엇 위에서 돌아가는가 — 같은 시스템의 세 고도입니다.
시스템을 모델링합니다. 요구사항, 아키텍처, 코드, API, 의존성.
Fleet을 운영합니다. 관측, 진단, 장애, 용량, 정책.
기반을 설계합니다. 클러스터, 가속기, 패브릭, 런타임.
GPU Operations
GPU 인프라는 구체적인 방식으로 무너집니다. 스로틀링이 걸린 노드 하나, 특정 디바이스의 XID, 한쪽은 34%인데 다른 쪽은 대기가 쌓이는 클러스터. 플랫폼은 그 간극을 찾아내고 닫는 것을 중심으로 설계했습니다.
| 노드 | 디바이스 | 시그널 | 상태 |
|---|---|---|---|
| idc1-node-07 | GPU 3 | XID 79 | 미해결 |
| apne2-node-22 | GPU 1 | ECC 0x12 | 분류 중 |
| seoul-dgx-04 | GPU 6 | THERMAL | 분류 중 |
| asia-ne3-node-11 | GPU 0 | NVLINK | 해결됨 |
인터페이스 목업입니다. 표시된 수치는 예시 데이터입니다.
Graph Engineering
기업 시스템은 리포지토리가 아닙니다. 요구사항, 아키텍처 결정, 서비스, 스키마, 그리고 그것을 소유한 조직 사이의 관계입니다. Graph Engineering은 그 관계를 명시적이고 질의 가능한 형태로 만듭니다.
AI should understand not only code,
but the relationships behind enterprise systems.
AI Infrastructure
Design. Build. Optimize. Operate.
NVIDIA 가속 컴퓨팅 위에서 AI 인프라를 설계합니다. 패브릭과 클러스터 토폴로지부터 추론 런타임까지 다루고, 운영 단계까지 함께합니다.
토폴로지, 패브릭, 전력·발열 설계, 용량 모델, 장애 도메인.
클러스터 구축, GPU Operator, 스케줄링, 스토리지·네트워크 통합.
처리량, 콜렉티브 성능, 추론 지연, 활용률과 비용.
텔레메트리, 진단, 장애 대응, 업그레이드, 용량 계획.
NVIDIA, CUDA, DCGM, NIM, HGX, DGX는 NVIDIA Corporation의 상표입니다. 당사는 독립적인 NVIDIA 기반 인프라 엔지니어링을 제공하며, NVIDIA의 리셀러나 공인 파트너가 아닙니다.
배포
워크로드가 이미 있는 곳에서 동작하고, 이미 쓰고 있는 것과 통합되며, 감사 대상 환경을 전제로 설계했습니다.
외부 통신이 차단된 네트워크를 포함한 자체 데이터센터.
전용 테넌시와 고객이 관리하는 컨트롤 플레인.
주요 프로바이더의 GPU 인스턴스와 매니지드 쿠버네티스.
사이트, 리전, 프로바이더를 가로지르는 단일 Fleet 뷰.
기존 엔터프라이즈 통제에 맞춘 접근 제어, 격리, 증적.
이미 운영 중인 플랫폼 옆이 아니라 그 안에 들어가도록 설계했습니다.
사례
고객사명은 공개하지 않습니다. 성과는 정성적으로 기술하며, 귀속을 검증할 수 없는 수치는 게시하지 않습니다.
여러 클라우드 프로바이더와 온프레미스 환경에 흩어진 GPU 인프라. 각각 별도의 도구, 인벤토리, 에스컬레이션 경로를 갖고 있었습니다.
10년간 쌓인 서비스, 스키마, 문서화되지 않은 연동. 시스템을 기억하는 소수의 엔지니어 없이는 변경 영향도를 판단할 수 없었습니다.
기술
로고 나열이 아닙니다. 실제로 만들고, 계측하고, 운영하는 계층들입니다.
회사
우리는 엔지니어링 회사입니다. 결과물은 문서가 아니라 아키텍처와 운영 체계, 그리고 실제로 돌아가는 인프라로 남습니다. 모든 프로젝트는 운영 단계에서도 같은 엔지니어가 대응합니다.
Engineering Graph에서 GPU Fleet, NVIDIA 기반 인프라까지 — 기업이 AI를 실제 운영 환경으로 옮기도록 돕습니다.