클라우드 기반 AI모델 및 리소스 최적화 기술
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CARO
Cloud-based AI Resource Optimization
초거대 AI 모델을 실시간으로 운영하는 클라우드 인프라
클라우드 기반 AI 모델 및 리소스 최적화 기술
초거대 AI 모델을 실시간 추론 환경에 효율적으로 배치하고 동적 부하에 유연하게 대응하는 기술입니다.
멀티 GPU 슬라이싱 기반 병렬 최적화와 Kubernetes 오토스케일링으로 고성능·저비용·고가용성을 동시에 실현합니다.
30%+
이종 GPU 통합 처리량 향상
50%↓
유휴 자원 비용 절감
Scale-to-0
서버리스 기반 완전 자동화
왜 AI 인프라 최적화가 핵심인가
수백억 파라미터의 초거대 AI 모델은 단순한 하드웨어 확장만으로는 실서비스 운영이 불가능합니다. GPU 메모리 한계, 비효율적 자원 배분, 트래픽 변동 대응 실패가 AI 서비스 품질을 떨어뜨리는 주요 원인입니다.
CARO는 이 문제를 구조적으로 해결합니다. 멀티 GPU 슬라이싱으로 모델을 분산 병렬 처리하고, Kubernetes 오토스케일링으로 자원을 동적 조정하여 트래픽 변동과 무관하게 일관된 응답 속도와 품질을 보장합니다.
CARO 적용 플랫폼
- 쿼티 - 모바일 기반 초개인화 에이전틱 명함 플랫폼
- 워크센터 - AI 고객응대 플랫폼
- DQ Voice - 음성합성 플랫폼
- Genwave Studio - AI 콘텐츠 스튜디오
3가지 핵심 기술
GPU 슬라이싱·오토스케일링·서버리스 3가지 기술이 결합하여 AI 인프라 최적화를 실현합니다.
멀티 GPU 슬라이싱 & 병렬 최적화 기술
모델을 레이어·텐서 단위로 세분화하여 여러 GPU에 분산 배치합니다. NVLink 고속 인터커넥트로 GPU 간 병목을 최소화하고, 각 GPU 처리속도·메모리 대역폭을 실시간 프로파일링하여 최적 슬라이싱을 자동 결정합니다.
Kubernetes 기반 지능형 오토스케일링 기술
수평(HPA)·수직(VPA) 확장을 결합한 하이브리드 오토스케일링을 구현합니다. 강화학습 기반 정책으로 트래픽을 예측·대응하고, Prometheus 모니터링으로 DB·메시지 큐까지 스케일링 대상에 포함하여 SLA를 자동 준수합니다.
서버리스 기반 자원 절감형 AI 운영 (Knative)
트래픽 0시 컨테이너를 완전히 종료하는 scale-to-zero 아키텍처로 유휴 비용을 제거합니다. 특정 벤더 비종속 Knative 기반으로 API 코드 수정 없이 서버리스 전환이 가능하며 배포 속도와 유연성을 동시에 확보합니다.
CARO 작동 방식
AI 모델 배포부터 트래픽 대응, 비용 최적화까지 4단계로 자동 운영됩니다.
01
GPU 프로파일링 & 슬라이싱 결정
각 GPU의 메모리·대역폭·처리속도를 분석하고 모델 레이어별 최적 GPU 배치를 자동 결정합니다.
02
병렬 분산
추론 실행
추론 실행
슬라이싱된 모델 레이어를 멀티 GPU에서 동시 처리하여 단일 GPU 한계를 뛰어넘는 추론 성능을 발휘합니다.
03
트래픽 감지 &
오토스케일링
오토스케일링
Prometheus 기반 실시간 모니터링으로 부하 변화를 감지하고 컨테이너를 자동 확장·축소합니다.
04
유휴 자원 회수 &
비용 최적화
비용 최적화
비활성 구간에서 scale-to-zero로 컨테이너를 종료하고 자원을 반환하여 클라우드 운영 비용을 최소화합니다.
적용 분야 & 주요 레퍼런스
초거대 AI 모델을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 클라우드 인프라 기술입니다.
다이퀘스트의 AI 서비스 플랫폼 전반에 적용되어 검증된 기술입니다.
다이퀘스트의 AI 서비스 플랫폼 전반에 적용되어 검증된 기술입니다.
AI 서비스 플랫폼
다이퀘스트의 워크센터·DQ Voice·Genwave Studio, 쿼티 등 AI 서비스 플랫폼 전반에 CARO 기술이 적용되어 대규모 트래픽에서도 안정적인 응답성과 일관된 품질을 제공합니다.
- 쿼티(모바일 기반 에이전틱 명함) - 온디맨드 트래픽 대응 오토스케일링
- 워크센터 (AI 고객응대 플랫폼) - 월 100만 건 안정 처리
- DQ Voice (음성합성 플랫폼) - 실시간 TTS 대규모 동시 처리
- Genwave Studio (AI 콘텐츠 스튜디오) - 영상 생성 GPU 자원 최적화
적용 플랫폼
쿼티
워크센터
DQ Voice
Genwave Studio
DELMA 추론 서버
LOUIS 추론 서버
이종 GPU 최적화
고가의 동일 GPU 확보 없이 성능이 다른 GPU를 혼합·통합하여 최대 30%+ 처리량 향상을 달성합니다.
GPU 장애 발생 시 즉시 대체 GPU로 이관하여 무중단 서비스를 유지합니다.
GPU 장애 발생 시 즉시 대체 GPU로 이관하여 무중단 서비스를 유지합니다.
- 이종 GPU 환경 실시간 프로파일링 & 최적 배치 자동 결정
- 피드백 루프 기반 리매핑으로 처리량 30%+ 향상 달성
- GPU 장애 시 즉시 대체 GPU 이관 — 무중단 서비스
- NVLink 고속 인터커넥트 기반 GPU 간 병목 최소화
GPU 최적화 성과
처리량 30%+ 향상
메모리 효율 극대화
GPU 장애 자동 복구
이종 환경 중립 제어
서버리스 & 비용 절감
트래픽이 없을 때 컨테이너를 완전히 종료하는 scale-to-zero 아키텍처로 유휴 비용을 제거합니다.
Knative 기반으로 특정 클라우드 벤더에 종속되지 않으며, API 코드 수정 없이 서버리스 전환이 가능합니다.
Knative 기반으로 특정 클라우드 벤더에 종속되지 않으며, API 코드 수정 없이 서버리스 전환이 가능합니다.
- Knative 기반 scale-to-zero - 유휴 비용 제로화
- AWS·GCP·Azure 특정 벤더 비종속 쿠버네티스 네이티브
- HPA + VPA 하이브리드 오토스케일링으로 SLA 자동 준수
- Prometheus 기반 DB·메시지큐까지 통합 스케일링
비용 절감 구조
유휴 비용 Zero (scale-to-zero)
피크 자동 확장
SLA 자동 준수
멀티 클라우드 지원
CARO가 만드는 비즈니스 가치
AI 서비스의 성능·비용·안정성을 동시에 최적화합니다.
초거대 모델의 실제 서비스화
단일 GPU로 운용 불가능한 초거대 모델을 멀티 GPU 슬라이싱으로 실시간 추론 환경에 배치합니다.
LLM·TTS·STT·멀티모달 모델을 하나의 플랫폼에서 통합 운영합니다.
LLM·TTS·STT·멀티모달 모델을 하나의 플랫폼에서 통합 운영합니다.
트래픽 변동에 자동 대응
피크 타임에는 GPU를 자동 확장하여 성능을 유지하고, 야간에는 자원을 회수하여 비용을 절감합니다.
SLA 기준 미달 시 즉각 롤백·복원이 이루어져 서비스 안정성을 보장합니다.
SLA 기준 미달 시 즉각 롤백·복원이 이루어져 서비스 안정성을 보장합니다.
이종 GPU 환경 통합 활용
고가의 동일 GPU 확보 없이도 성능이 다른 GPU를 혼합·통합하여 최대 30%+ 처리량 향상을 달성합니다.
GPU 장애 발생 시 즉시 대체 GPU로 이관하여 무중단 서비스를 유지합니다.
GPU 장애 발생 시 즉시 대체 GPU로 이관하여 무중단 서비스를 유지합니다.
예측 가능한 응답 속도·품질
AI 모델 크기에 구애받지 않고 일정한 응답 속도와 품질을 제공합니다.
다이퀘스트의 워크센터·DQ Voice·Genwave Studio 등 실제 서비스에 적용되어 검증된 기술입니다.
다이퀘스트의 워크센터·DQ Voice·Genwave Studio 등 실제 서비스에 적용되어 검증된 기술입니다.
LOUIS 기술군
LOUIS
4대 세부 기술
4대 세부 기술
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