クラウド・仮想化ソリューションを手がけるNamuTechは、4月15日、韓国電子技術研究院（KETI）が主導するGPUオーケストレーション研究開発課題の共同研究機関に選定されたと発表した。AIワークロードの特性に応じて、GPUクラスターを効率的に運用・管理する技術の開発を進める。
同課題は、AIワークロードに合わせてGPUクラスターのリソースを効率的に運用・管理する技術の確立を目指すもの。総事業費は240億ウォン規模で、NamuTechは詳細な研究開発に参画し、GPUリソース運用技術の開発を担う。
NamuTechは、複数のワークロードが混在する環境でのGPUリソース運用技術の開発に注力する。特性の異なるAIワークロードが同時に動作する環境でも、リソース利用率を高めるとともに、運用負荷の軽減を図る考えだ。
また、ワークロード特性に基づくリソース配分やクラスター運用効率の改善にも取り組み、GPUリソースを安定的かつ柔軟に活用できる運用技術の確立を進める。
同社はこれまで、クラウドおよびインフラ運用技術を基盤に、仮想化やマルチクラウド環境でのリソース管理・自動化に関する知見を蓄積してきた。今回の課題を通じて、GPUを中核とするAIインフラ分野へ技術の適用領域を広げる。
生成AIの普及を背景にGPUインフラ需要が急増するなか、GPUを確保するだけでなく、その運用効率を高める技術の重要性も増している。
NamuTechは「今回の課題は、多様なAIワークロード環境でGPUリソースを効率的に運用できる基盤技術の確立という点で意味がある」とコメントした。その上で「クラウドやインフラ運用の経験を生かして関連技術を高度化し、AIインフラ運用分野での競争力をさらに高めていく」としている。
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Seulgi Son
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