일요주간 - HS효성인포메이션시스템, AI 데이터 레이크 고도화로 스트라드비젼 자율주행 경쟁력 끌어올려

- 오브젝트 스토리지·고성능 올플래시 NAS 최적 설계로 GPU 활용률 및 데이터 처리 성능 향상
- 단순 솔루션 제공 넘어 AI 비즈니스 성장을 고려한 중장기 인프라 전략 지원

▲ HS효성인포메이션시스템 ‘AI 데이터 레이크 고도화’로 스트라드비젼 데이터 학습·검증 효율 개선(이미지=HS효성인포메이션시스템)

 

[일요주간=엄지영 기자] HS효성인포메이션시스템이 자율주행 AI 기업 스트라드비젼의 데이터 경쟁력 강화에 핵심 역할을 했다.

AI·데이터 인프라 솔루션 전문기업 HS효성인포메이션시스템은 자율주행 차량용 AI 비전 인식 기술 기업 스트라드비젼의 ‘AI 데이터 레이크 고도화’ 사업을 성공적으로 완료하며, 대규모 데이터 학습·검증 환경의 효율성과 안정성을 크게 끌어올렸다고 밝혔다.

스트라드비젼은 글로벌 완성차 고객사 차량에서 생성되는 실제 주행 데이터를 기반으로 데이터 수집부터 AI 모델 학습과 검증까지 전 과정을 연결한 자체 AI 데이터 파이프라인을 운영하고 있다. 사업 확장과 함께 매년 수 페타바이트 규모로 급증하는 주행 데이터, 고도화되는 AI 모델, 고객사별 맞춤형 모델 수요에 대응하기 위해 데이터 처리 성능과 인프라 확장에 대한 고민이 지속돼 왔다. 특히 대규모 실제 주행 데이터가 집중 활용되는 학습·검증 환경에서는 높은 안정성과 생산성, 확장성을 동시에 확보할 수 있는 인프라 구축이 핵심 과제로 부각됐다.

HS효성인포메이션시스템은 이러한 요구에 맞춰 대용량 비정형 데이터 처리와 고성능 GPU 분석 환경을 안정적으로 지원하는 데이터 레이크 확장 프로젝트를 추진했다. 우선 오브젝트 스토리지 ‘HCP(Hitachi Content Platform)’를 도입해 기존 클라우드 환경에서 수행하던 대규모 비정형 데이터 작업을 온프레미스에서도 처리할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 동일한 워크로드를 클라우드 대비 약 30% 낮은 비용으로 운영할 수 있는 환경을 구현했으며, 스케일아웃이 용이한 구조와 낮은 총소유비용을 기반으로 비용 효율성과 확장성을 동시에 확보했다.

GPU 기반 AI 학습·검증 과정에서 발생하던 병목 현상을 해소하기 위해 고성능 올플래시 NAS 스토리지 ‘VSP One File’도 도입했다. 다수의 엔지니어와 개발자가 동시에 대규모 데이터셋에 접근하는 환경에서도 고속 데이터 처리와 안정적인 파일 공유가 가능하도록 구성해, 스토리지 I/O 지연 없이 GPU 연산 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 인프라를 구축했다. 그 결과 기존 대비 최대 10배 이상 빠른 데이터 처리 성능을 구현했으며, 솔루션 도입 후 불과 1주일 만에 GPU 사용률이 10% 이상 상승하는 등 AI 학습·검증 전반의 생산성과 운영 효율이 눈에 띄게 개선됐다.

김인수 스트라드비젼 데이터 이노베이션 센터장은 “이번 데이터 레이크 고도화는 AI 모델 개발과 검증 속도를 높이고 글로벌 고객 요구에 보다 민첩하게 대응할 수 있는 경쟁력을 확보하는 전환점이 됐다”며 “단순한 인프라 제공을 넘어 스트라드비젼 환경에 최적화된 설계와 기술을 제시한 HS효성인포메이션시스템과의 협업을 통해 안정성과 확장성을 모두 갖춘 AI 인프라를 구축할 수 있었다”고 말했다.

양정규 HS효성인포메이션시스템 대표는 “AI 시대의 경쟁력은 데이터를 얼마나 안정적이고 효율적으로 활용하느냐에 달려 있다”며 “앞으로도 스트라드비젼과 같은 AI 기업들이 지속적으로 성장할 수 있도록 중장기적 관점에서 인프라 전략을 함께 고민하는 파트너로서 지원을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.

 

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