AI 인프라,
AI를 잘 아는
엔지니어들이 다뤄야 합니다. AI를 잘 아는
엔지니어들이
다뤄야 합니다.

최적의 AI 인프라를 위해 GPU 노드들과 네트워크 스위치들의 전체적인 구성을 설계합니다. 고객이 구입하는 GPU 노드, 네트워크 스위치의 종류와 수량에 따라 데이터센터 내에 최적의 배치가 될 수 있도록 합니다.

• • 최적 배치 설계: GPU 노드(HGX H200, L40S 등)와 네트워크 스위치(NVIDIA Quantum-2, Spectrum-X)를 고려한 맞춤형 배치 설계
• • 성능 극대화: NVLink, InfiniBand NDR, RoCE 등 최신 연결 방식을 적용해 지연 최소화
• • 실제 검증 사례: 다수의 기업·기관 데이터센터에 적용된 아키텍처 레퍼런스 기반 설계

물리적인 하드웨어 배치가 끝나면 각 GPU 노드에 필요한 패키지들을 설치해야 합니다. 브릭섬에서는 하드웨어 벤더 및 고객사 환경에 따라 미리 준비된 패키지들과 매뉴얼을 바탕으로 빠르고 정확하게 AI 인프라 패키지를 설치합니다.

• • 핵심 패키지 자동화 설치: OS(RHEL, Ubuntu), GPU Driver(CUDA, NVIDIA Driver), Network Driver(OFED) 설치
• • 폐쇄망(에어갭) 지원: 사전 준비된 오프라인 패키지와 설치 매뉴얼 제공
• • 환경 맞춤 대응: 컨테이너 런타임(Docker, CRI-O), 보안 패키지, 고객 요구 기반 추가 모듈 지원

AI 인프라에 필요한 필수 패키지를 설치했다면, 대규모 학습, MLOps 플랫폼 등을 구축하기 위해서는 거대한 GPU 노드들을 네트워크를 통해 하나의 AI 클러스터로 묶어야 합니다. 브릭섬에서는 오픈소스 기반의 Kubernetes, Slurm 등을 통하여 수많은 GPU 노드를 하나의 클러스터로 구축하는 솔루션을 제공합니다.

• • 오픈소스 기반: Kubernetes, Slurm 기반 GPU 클러스터 구축
• • 다양한 워크로드 지원: 분산 학습(PyTorch DDP, DeepSpeed), 추론 등 AI 워크로드 환경 최적화
• • 스케줄링: 쿠버네티스 자체 스케줄러 또는 커스텀 스케줄러를 통한 효율적인 스케줄러 구성

비싸고 힘들게 구축한 AI 인프라가 최고의 성능을 발휘하고 있는지 궁금하지 않으신가요? 브릭섬에서는 수많은 AI 학습, 추론 모델의 코드를 분석하고 테스트한 엔지니어들과 함께 실제로 AI 학습과 추론이 최고의 성능을 발휘하고 있는지 확인하고 최적화 컨설팅 솔루션을 제공합니다.

• • 표준 벤치마크: MLPerf, NCCL-test를 통해 GPU·네트워크 통신 성능 검증
• • 실전 워크로드 테스트: Llama, Qwen, Deepseek, Stable Diffusion 학습/추론 성능 직접 측정
• • 최적화 컨설팅: 파라미터 튜닝, 네트워크 병목 제거, 리소스 활용률 극대화

AI 클러스터를 안정적으로 운영하고 최고의 성능을 발휘하고 있는지 최고의 수준으로 관리해야 합니다. 브릭섬에서는 AI 클러스터를 통합적으로 관리하기 위한 솔루션을 제공하고 있습니다.

• • 실시간 모니터링: 단순 상태 모니터링이 아닌, AI 클러스터의 GPU/네트워크 전체의 성능을 모니터링하고 상시 최고수준의 성능 유지
• • 리소스 관리: 그룹·유저별 GPU 할당, AI 스케줄러
• • 운영 자동화: AI Agent 기반 조직내 GPU 자원 자동 코디네이팅

이렇게 최적화된 AI 인프라 위에서 실제로 AI를 사용한 서비스를 구동해야 합니다. 브릭섬에서는 고객을 위해 최고의 AI 엔지니어, SW 엔지니어와 함께 맞춤형 AI 서비스를 구축하고 제공합니다.

• • AI Agent 플랫폼: 오픈소스 LangChain, vLLM 등을 활용한 기업 맞춤형 AI Agent 구축
• • MLOps 플랫폼: Kubeflow, MLFlow 등 오픈소스 기반 모델 학습·배포·모니터링까지 통합 관리 가능한 환경 제공
• • 추론 API 서비스: vLLM, SGLang 등 추론 프레임워크 기반 기업 내 생성형 AI 확산을 위한 API 기반 추론 서비스 빠른 배포