[ 디지털 데일리 백지영 기자 ] 래 블 업 ( Lablup ) 은 인공지능 ( AI ) 분산 처리 솔루션 및 서비스 를 공개 소프트웨어 ( SW ) 로 제공 하 는 4 년 차 스타트업 이 다 . 구성원 7 명 대부분 이 포스 텍 과 카 이스트 , 한양대 석 · 박사 출신 으로 , 이중 일부 는 공개 SW 생태 계 에서 활동 하 던 중 에 만나 창업 까지 이어진 케이스 다 . 신 정규 래 블 업 대표 의 경우 , 포스 텍 에서 물리학 과 컴퓨터 공학 과 를 복수 전공 하 고 복잡 계 뇌 과학 및 머신 러닝 ( 기계 학습 ) 등 을 전공 한 인물 이 다 . ‘ 텍스트큐브 ’ 라는 오픈 소스 블로그 SW 를 만든 것 으로 도 유명 하 다 . 또 신 대표 가   공개 SW 활동 을 하 다가 만난 김준기 래 블 업 최고 기술 책임자 ( CTO ) 는 카 이스트 전산학 과 박사 로 GPU 기반 네트워크 가속 및 부하분산 기술 개발 분야 전문가 다 . 정보 통신 산업 진 흥원 ( NIPA ) 글로벌 오픈 프론티어 활동 중 에 만난 조만석 연구원 역시 한양대 뇌 인지학 과 석사 출신 이 다 . 이 밖 에 도 거의 모든 구성원 이 수학 과 물리 , 뇌 과학 등 을 전공 한 재원 이 다 . ‘ 백 엔드 . AI ’ 플랫 폼 제공 , 누구 나 AI 쉽 게 활용 지난 2015 년 에 창업 한 래 블 업 은 현재 ‘ 백 엔드 . AI ( Backend . AI ) ’ 라는 표준 화 된 플랫 폼 을 통해 AI 연구 개발 부터 서비스 까지 의 전 과정 을 자동 화 하 고 필요 시 컴퓨팅 자원 을 제공 하 고 있 다 . 이 에 따라 누구 나 시간 과 비용 의 제약 없이 AI 를 개발 및 서비스 할 수 있 도록 하 는 것 이 주요 목표 다 . 래 블 업 의 백 엔드 . AI 플랫 폼 은 공개 SW 다 . 비 상업 용 을 전제 로 깃 허브 에서 래 블 업 이 제공 하 는 플러그인 을 개발 툴 에 설치 하 면 누구 나 쓸 수 있 다 . LGPLv 3 라이선스 를 채택 했 다 . 다만 상업 용 및 재 배포 를 위해선 별도 의 상용 라이선스 가 필요 하 다 . 신 대표 는 “ 연구소 에서 AI 를 만들 면서 수작업 으로 처리 해야 할 일 이 많 았 다 ” 며 “ 그야말로 삽질 의 연속 이 었 다 ” 고 말 했 다 . 백 엔드 . AI 를 만든 것 은 그 때문 이 다 . 회사 이름 이 래 블 업 인 것 로 ‘ 연구소 를 업그레이드 하 자 ’ 는 의미 로 연구소 ( Lab ) 과 업그레이드 ( Upgrade ) 를 합친 것 이 다 . 한동안 실제로 ‘ 랩 을 업 ’ 이 라는 사명 으로 쓴 적 도 있 다 . 백 엔드 . AI 을 한마디 로 정의 하 면 딥 러닝 개발 에 특화 된 그래픽 처리 장치 ( GPU ) 가속 매니지먼트 플랫 폼 이 다 . 퍼블릭 클라우드 인프라 ( IaaS ) 나 자체 인프라 에서 오토 스케일링 이나 보안 격리 , 버전 관리 , 언어 별 SDK , 자원 할당 , 모니터링 등 AI 를 구동 시키 는 데 필요 한 기능 을 알 아서 제공 해 준다 . AI 가 기업 의 경쟁력 을 높이 는 새로운 기술 패러다임 으로 떠올랐 지만 누구 나 AI 를 할 수 있 는 것 은 아니 다 . 이 과정 을 뒷 단 에서 대신 해 주 겠 다는 것 이 래 블 업 의 목표 다 . 머신 러닝 및 빅 데이터 분석 을 위한 연구 , 개발 , 협업 , 공유 , 서비스 과정 을 자동 화 , 일원 화 시켜 준다 . 개발자 는 래 블 업 이 제공 하 는 주피터 나 비주얼 스큐 디 어 , 인텔리 J , 아톰 등 에서 플러그인 API 키 만 설정 하 면 된다 . 텐 서 플로우 와 파이 토치 , 카페 등 다양 한 머신 러닝 라이브러리 도 지원 한다 . 백 엔드 . AI 는 컨테이너 와 GPU 기술 을 결합 해 수초 내 연산 세션 이 사용 자 PC 에 뜨 도록 한다 . 예 를 들 어 GPU 가 없 는 랩탑 을 들 고 다니 며 딥 러닝 AI 를 개발 하 고 싶 은 개발자 는 자신 의 GPU 워크스테이션 혹은 래 블 업 의 클라우드 버전 에 등록 하 거나 클라우드 요금제 를 가입 한 이후 , 랩탑 에 백 엔드 . AI 클라이언트 만 설치 하 면 된다 . 현재 백 엔드 . AI 의 클라우드 버전 을 다운 받 은 사용 자 는 1 만 명 에 달한다 . 또 회사 내 에 있 는 고 성능 GPU 서버 1 대 를 여러 연구원 이 공유 하 면서 쓰 고 싶 을 때 는 사내 서버 에 백 엔드 . AI 를 설치 하 고 , 각 연구원 의 PC 에 백 엔드 . AI 클라이언트 를 설치 하 면 된다 . 현재 단 일 백 엔드 . AI 클러스터 가 동시 지원 하 는 노드 수 ( 서버 ) 는 2000 대 에 달한다 . 현재 백 엔드 . AI 는 1 . 4 버전 까지 릴리즈 된 상태 다 . 이 는 약 17 개 의 컴포넌트 저 장소 로 구성 돼 있 으며 대부분 공개 SW 다 . 최신 1 . 4 버전 에선 GPU 자원 고급 할당 및 스케줄 러 기능 이 강화 됐 다 . 차기 버전 에선 대 규모 고 성능 컴퓨팅 ( HPC ) 클러스터 오케스트레이션 기능 을 강화 할 예정 이 다 . ‘ 알파 고 ’ 열풍 이 바꾼 풍경 백 엔드 . AI ( 이전 제품 명 소르 나 ) 를 처음 출시 한 2015 년 만 해도 AI 에 대한 시장 의 분위기 는 지금 같 지 않 았 다 . 때문 에 래 블 업 은 당시 온라인 코딩 플랫 폼 인 ‘ 코드 온 웹 ( CodeOnWeb ) ’ 을 개발 하 고 이 를 한동안 밥줄 로 삼 았 다 . 코드 온 웹 은 2016 년 디캠프 가 주최 한 디데이 에서 우승 한   이력 도 있 다 . 그러 던 어느 날 , 때 는 2016 년 3 월 이세돌 9 단과 구글 딥 마인드 의 ‘ 알파 고 ’ 의 바둑 경기 가 열렸 다 . 그것 도 서울 광화문 에서 . 알 파고 의 승리 로 끝난 그날 대결 이후 AI 에 대한 관심 은 폭발 적 으로 증가 했 다 . 래 블 업 역시 그날 을 기점 으로 AI 에 대한 문의 를 수없이 받 고 있 다 . 또 2017 년 6 월 에 는 카카오 벤처 스와 스톤 브릿지 캐피탈 로부터 20 억 원 의 투자 를 유치 하 는 성과 도 거뒀 다 . 현재 백 엔드 . AI 는 국내 에서 국민대 와 한양대 등 이 사용 중 이 다 . 기술 검증 ( PoC ) 이 진행 중 인 곳 도 다수 다 . 최근 엔 포스 텍 HPC 랩 나노 융합 기술 연구소 와 는 물리학 시뮬레이션 워크 로드 를 연구 , 개발 하 는 연구소 도 공동 설립 했 다 . 지난 11 월 8 일 에 는 엔 비디아 의 AI 스타트업 지원 프로그램 인 ‘ 엔 비디아 인셉션 ( NVIDIA Inception ) 어워드 ’ 에서 ‘ 오늘 의 피치 상 ’ 을 수상 하 는 영예 를 안 았 다 . 엔 비디아 인셉션 은 AI 기반 의 첨단 기술 로 신 시장 개척 에 나선 스타트업 을 육성 하 는 가상 액셀러레이터 프로그램 이 다 . 이 프로그램 에 등록 되 면 엔 비디아 최신 GPU 기술 을 바탕 으로 다양 한 기술 지원 및 교육 , 협력 네트워크 , 자금 등 을 지원 받 는다 . 래 블 업 은 AI 기술 을 누구 나 쉽 고 빠르 게 사용 할 수 있 는 플랫 폼 을 개발 하 고 있 다는 평가 를 받 았 다 . 젠슨 황 엔 비디아 CEO 의 싸인 이 담긴 ‘ 엔 비디아 타이탄 V CEO 한정판 ’ 제품 도 상품 으로 받 았 다 . 신 대표 는 “ CEO 한정판 은 엔 비디아 직원 들 도 갖 고 싶 어 하 는 것 ” 이 라며 “ 우리 는 그것 도 모르 고 그냥 뜯 었 다가 다시 그대로 박스 에 보관 하 고 있 다 ” 고 말 했 다 . 이 밖 에 블록체인 솔루션 업체 인 커 먼 컴퓨터 와 공동 으로 백 엔드 . AI 플랫 폼 을 블록체인 화 하 는 프로젝트 ( AIN , AI Network ) 도 진행 중 이 다 . 대학 이나 연구소 등 에서 남 는 자원 이 있 을 때 서로 빌려 주 고 사용 하 는 것 을 기록 하 기 위한 용도 다 . 엔 비디아 GPU 외 에 다양 한 가속 칩 활용 계획 래 블 업 은 내년 에 GPU 클라우드 와 관련 해 엄청난 수요 가 있 을 것 으로 내다보 고 있 다 . 때문 에 현재 는 엔 비디아 GPU 에 집중 하 고 있 지만 , 향후 에 는 가속 칩 ( 프로세서 ) 종류 에 상관없이 머신 러닝 에 필요 한 가속 을 유연 하 게 처리 할 수 있 는 것 이 목표 다 . 신 대표 는 “ 올해 들 어서 도 많 은 기업 과 기관 이 AI 개발 과 연구 를 위한 GPU 클라우드 , 클러스터 솔루션 을 요청 해 오 고 있 다 ” 며 “ 강력 한 GPU 자원 관리 와 편리 한 AI 개발 환경 을 클라우드 와 온 프레 미스 환경 에서 동시 에 제공 하 는 업계 유일 의 솔루션 이 라는 것 이 강점 ” 이 라고 강조 했 다 . 그 는 “ 현재 는 엔 비디아 GPU 를 지원 하 지만 조만간 AMD GPU 부터 인텔 라라비 , 구글 TPU ( 텐서 프로세싱 유닛 ) 까지 사용 할 수 있 도록 할 계획 ” 이 라고 말 했 다 . 예 를 들 어 HPC 의 범용 연산 분야 의 경우 , 오픈 CL 가속 이 되 는 연산 이 유리 한데 이 경우 엔 비디아 보다 AMD GPU 가 더 빠른 처리 가 가능 하 다는 설명 이 다 . 이 와 함께 설치 를 보다 쉽 게 할 수 있 게 솔루션 을 고도 화 하 는 작업 도 진행 중 이 다 . 유럽 , 미국 등지 에서 의 요청 에 따라 조만간 데모 시연 을 위한 출국 도 예정 돼 있 다고 밝혔 다 . “ 국산 공개 SW 기술 로 GPU 클라우드 손쉽 게 구축 ” [ 미니 인터뷰 ] 신 정규 래 블 업 대표 Q . 백 엔드 . AI 플랫 폼 만 의 강점 이 있 다면 ? A . 글로벌 기업 의 경우 , 대부분 자사 의 클라우드 플랫폼 기반 으로 관리 형 머신 러닝 환경 을 제공 한다 . 때문 에 의료 나 금융 기관 등 클라우드 서비스 를 활용 할 수 없 는 경우 에 는 사용 이 힘든데 , 백 엔드 . AI 는 클라우드 서비스 는 물론 , 소유 하 고 있 는 자체 서버 팜 ( 온 - 프레 미스 ) 을 통해 직접 설치 할 수 있 는 것 이 차별 점 이 다 . 또 ‘ AWS 세이지 메이커 ’ 나 ‘ MS 애저 ML 스튜디오 ’ 와 같이 클라우드 플랫폼 기반 의 관리 형 머신 러닝 서비스 를 이용 하 는 경우 , 해당 클라우드 서비스 의 컴퓨팅 이나 스토리지 , 각종 툴 에 대한 어느 정도 의 학습 이 필요 하 다 . 하지만 백 엔드 . AI 는 그럴 필요 가 없 다 . 또 AWS 이나 MS , 온 프레 미스 와 AWS 등 이기종 클라우드 ( 이 를 ‘ 폴리 클라우드 ’ 라고 지칭 ) 통합 지원 도 가능 하 다 . Q . 왜 공개 SW 로 공개 했 나 A . 여태 까지 공개 SW 가 아닌 것 을 한 적 이 없 다 . 회사 자체 가 공개 SW 를 하 는 문화 이 고 , 오픈 소스 를 통해 기술 을 발전 시키 고 있 다 . 내부 공식 언어 도 영어 다 . 공개 SW 기반 의 개발 문화 는 영어 가 필수 라고 생각 했 다 . 백 엔드 . AI 의 하위 17 개 의 컴포넌트 모두 공개 SW 로 구성 돼 있 다 . 도커 플랫 폼 을 비동기   파이썬 에서 사용 하 기 위해 AIO 도 커 를 만드 는 식 이 다 . 여러 공개 SW 프로젝트 에 도 다수 기여 하 고 있 다 . 현재 직접 만든 오케스트레이션 도구 를 쓰 고 있 는데 , 이 부분 을 쿠 버네 티스 로 통합 할 계획 도 갖 고 있 다 . < 백지영 기자 > jyp @ ddaily . co . kr ※ 본 공개 SW 활용 성공 사례 는 디지털 데일리 와 정보 통신 산업 진 흥원 ( NIPA ) 공개 SW 역량 프라자 가 공동 발굴 한 기사 입니다 . IT 언론 의 새로운 대안 [ 디지털 데일리 ] IT 정보 의 즐거운 업그레이드 [ 딜라이트 닷넷 ] 뉴스 채널 설정 - 네이버 메인 에서 디지털 데일리 뉴스 를 볼 수 있 어요 . 백지영 ( jyp @ ddaily . co . kr ) < 저작권자 © 디지털 데일리 무단 전재 - 재 배포 금지 >