Vision AI 전문기업 씨이랩(대표 이우영)은 11일 AI 인프라 구축 전문 기업인 에이에스티글로벌을 대상으로 ‘AI 인프라 최적화’를 주제로 한 기술 세미나를 개최했다고 밝혔다.
이번 세미나는 GPU 리소스 운영 효율을 높이는 AstraGo 솔루션을 중심으로 AI 인프라 자원을 효율적으로 활용·관리하는 방안을 공유하고, 실제 도입사례와 적용 효과를 소개하기 위해 마련됐다.
씨이랩이 선보인 AstraGo는 AI 모델 학습 및 추론 과정에서 GPU 활용도를 극대화하는 GPU 인프라 관리 솔루션이다. AI 프로젝트 운영에 필수적인 자동 분배, 실시간 모니터링, 잡 스케줄링, 분산 학습 지원 기능을 갖추고 있으며, Kubernetes 기반 워크로드와 연동해 다수 사용자가 동시에 최적화된 GPU 리소스를 활용할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 AI 개발자들의 생산성을 높이고, GPU 사용 비용을 크게 절감할 수 있다.
특히 GPU 분할(가상화) 기술을 적용해 단일 GPU에서도 여러 워크로드를 동시 수행할 수 있어, 기업들은 동일 자원으로도 더욱 높은 처리량을 확보하고 TCO(Total Cost of Ownership)를 절감할 수 있다.
또한 AstraGo는 HPE OneView 등 주요 IT 서버 환경과의 완벽한 연동을 지원해, 소프트웨어와 하드웨어를 단일 플랫폼으로 통합 관리할 수 있다. 서버 상태 모니터링, 로그 분석, 자원 최적화 및 장애 예측 등 운영·유지보수 전 과정을 단순화해, AI 인프라 관리의 안정성과 효율성을 동시에 강화한다. 최신 업데이트된 RedFish 연동 서비스를 통해 폭넓은 하드웨어를 모니터링·제어가 가능하며, 세부적인 리포트 지표를 기반으로 유지관리 비용을 줄이고 운영 가시성을 높일 수 있다.
에이에스티글로벌과 협업해 마련된 이번 기술 세미나에서 참가자들은 AstraGo의 강력한 기능을 직접 체험하며, GPU 자원 관리 자동화와 Kubernetes 기반 분산 학습 적용 방법을 확인해 프로젝트 일정 단축과 비용 절감 가능성을 실감했다.
씨이랩은 이번 세미나를 시작으로, 정기적인 기술 공유 세션을 마련해 국내외 기업·기관이 AI 인프라를 효과적으로 도입·운영할 수 있도록 지원할 방침이다.
씨이랩 유진수 매니저는 “GPU 최적화라는 핵심 강점을 바탕으로, 반도체·바이오·금융 등 고성능 연산이 필요한 산업을 적극 공략할 것”이라며, “AstraGo를 통해 글로벌 IT 기업 및 국내 대기업·연구소와 **PoC(Proof of Concept)**를 확대해 시장점유율을 늘리겠다”고 밝혔다.
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SeeLab Holds 'AI Infrastructure Optimization' Seminar
Vision AI specialized company SeeLab (CEO Wooyoung Lee) announced on the 11th that it held a technology seminar on the topic of ‘AI infrastructure optimization’ for AST Global, a company specializing in AI infrastructure construction.
This seminar was designed to share ways to efficiently utilize and manage AI infrastructure resources, focusing on the AstraGo solution that improves GPU resource operation efficiency, and to introduce actual introduction cases and application effects.
AstraGo, introduced by SeeLab, is a GPU infrastructure management solution that maximizes GPU utilization during AI model learning and inference processes. It has automatic distribution, real-time monitoring, job scheduling, and distributed learning support functions essential for AI project operation, and it helps multiple users utilize optimized GPU resources simultaneously by linking with Kubernetes-based workloads. This can increase the productivity of AI developers and significantly reduce GPU usage costs.
In particular, by applying GPU partitioning (virtualization) technology, multiple workloads can be performed simultaneously on a single GPU, allowing companies to secure higher throughput with the same resources and reduce TCO (Total Cost of Ownership).
In addition, AstraGo supports perfect integration with major IT server environments such as HPE OneView, allowing integrated management of software and hardware as a single platform. It simplifies the entire operation and maintenance process, including server status monitoring, log analysis, resource optimization, and failure prediction, thereby simultaneously enhancing the stability and efficiency of AI infrastructure management. Through the latest updated RedFish integration service, a wide range of hardware can be monitored and controlled, and maintenance costs can be reduced and operational visibility increased based on detailed report indicators.
In this technical seminar, organized in collaboration with AST Global, participants experienced the powerful features of AstraGo firsthand and saw how to automate GPU resource management and apply Kubernetes-based distributed learning, realizing the potential for shortening project schedules and reducing costs.
Starting with this seminar, Cielab plans to hold regular technology sharing sessions to support domestic and foreign companies and organizations to effectively introduce and operate AI infrastructure.
Mr. Eugene Suh, manager of Cielab, said, “Based on our core strength of GPU optimization, we will actively target industries that require high-performance computation such as semiconductors, bio, and finance,” and “Through AstraGo, we will expand **PoC (Proof of Concept)** with global IT companies, domestic large corporations, and research institutes to increase our market share.”
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シーラップ、「AIインフラ最適化」セミナー開催
Vision AI専門企業のシイラップ(代表イ・ウヨン)は11日、AIインフラ構築専門企業であるエイエス・グローバルを対象に「AIインフラ最適化」をテーマにした技術セミナーを開催したと明らかにした。
今回のセミナーは、GPUリソース運営効率を高めるAstraGoソリューションを中心にAIインフラリソースを効率的に活用・管理する方案を共有し、実際の導入事例と適用効果を紹介するために設けられた。
Sirabが発表したAstraGoは、AIモデルの学習と推論の過程でGPU活用度を最大化するGPUインフラ管理ソリューションです。 AIプロジェクトの運営に不可欠な自動配布、リアルタイムモニタリング、ジョブスケジューリング、分散学習支援機能を備えており、Kubernetesベースのワークロードと連動し、多数のユーザーが同時に最適化されたGPUリソースを活用できるようにする。これにより、AI開発者の生産性を高め、GPUの使用コストを大幅に削減することができる。
特にGPU分割（仮想化）技術を適用して単一のGPUでも複数のワークロードを同時実行することができ、企業は同じリソースでもより高いスループットを確保し、TCO（Total Cost of Ownership）を削減することができる。
また、AstraGoは、HPE OneViewなどの主要なITサーバー環境とのシームレスな連携をサポートし、ソフトウェアとハードウェアを単一のプラットフォームに統合管理することができる。サーバーの状態監視、ログ分析、リソース最適化、障害予測などの運営・メンテナンスの全過程を簡素化し、AIインフラ管理の安定性と効率性を同時に強化する。最新のアップデートされたRedFish連動サービスにより、幅広いハードウェアを監視・制御が可能で、詳細なレポート指標に基づいてメンテナンスコストを削減し、運用可視性を高めることができる。
エイステスグローバルとコラボレーションして設けられた今回の技術セミナーで、参加者はAstraGoの強力な機能を直接体験し、GPUリソース管理の自動化とKubernetesベースの分散学習の適用方法を確認し、プロジェクトのスケジュールの短縮とコスト削減の可能性を実感した。
シーラップは今回のセミナーを皮切りに、定期的な技術共有セッションを設け、国内外の企業・機関がAIインフラを効果的に導入・運営できるよう支援する方針だ。
シイラップユジンスマネージャーは「GPU最適化という核心強みをもとに、半導体・バイオ・金融など高性能演算が必要な産業を積極的に攻略するだろう」とし、「AstraGoを通じてグローバルIT企業および国内大企業・研究所と**PoC(Proof of Concept)**を拡大して市場シェアを増やす」と述べた。
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SeeLab举办“AI基础设施优化”研讨会
视觉AI专业公司SeeLab（代表李佑荣） 11日表示，为AI基础设施建设专业公司AST Global举办了以‘AI基础设施优化’为主题的技术研讨会。
本次研讨会旨在分享如何高效利用和管理AI基础设施资源，重点关注提升GPU资源运行效率的AstraGo解决方案，并介绍实际的导入案例和应用效果。
AstraGo是由Cielab推出的一款GPU基础设施管理解决方案，可以在AI模型学习和推理过程中最大限度提高GPU的利用率。它具有AI项目运行所必需的自动分配、实时监控、作业调度和分布式学习支持功能，并与基于Kubernetes的工作负载配合使用，帮助多个用户同时利用优化的GPU资源。这将提高AI开发人员的生产力，并大幅降低GPU的使用成本。
具体来说，通过应用GPU分区（虚拟化）技术，可以在单个GPU上同时执行多个工作负载，从而使企业能够以相同的资源获得更高的吞吐量并降低TCO（总拥有成本）。
此外，AstraGo支持与HPE OneView等主流IT服务器环境无缝集成，实现在单一平台上对软件和硬件的集成管理。它简化了整个运维流程，包括服务器状态监控、日志分析、资源优化、故障预测等，从而同时提升AI基础设施管理的稳定性和效率。最新更新的RedFish集成服务可以对各种硬件进行监控和控制，并根据详细的报告指标降低维护成本并提高运营可视性。
在此次与 AST Global 合作举办的技术研讨会上，与会者亲身体验了 AstraGo 的强大功能，并了解了如何实现 GPU 资源管理自动化以及应用基于 Kubernetes 的分布式学习，从而实现缩短项目进度和降低成本的潜力。
从本次研讨会开始，Cielab计划定期举办技术分享会，支持国内外企业和组织有效引入和运营AI基础设施。
Cielab 经理 Eugene Suh 先生表示：“基于我们在 GPU 优化方面的核心优势，我们将积极瞄准需要高性能计算的行业，例如半导体、生物和金融”，并且“通过 AstraGo，我们将与全球 IT 公司、国内大型公司和研究机构一起扩大**PoC（概念验证）**，以增加我们的市场份额。”
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SeeLab organise un séminaire sur « l'optimisation de l'infrastructure de l'IA »
La société spécialisée dans la vision de l'IA SeeLab (PDG Wooyoung Lee) a annoncé le 11 qu'elle organisait un séminaire technologique sur le thème de « l'optimisation de l'infrastructure de l'IA » pour AST Global, une société spécialisée dans la construction d'infrastructures d'IA.
Ce séminaire a été conçu pour partager des moyens d'utiliser et de gérer efficacement les ressources de l'infrastructure d'IA, en se concentrant sur la solution AstraGo qui améliore l'efficacité du fonctionnement des ressources GPU, et pour présenter des cas d'introduction réels et des effets d'application.
AstraGo, introduit par Cielab, est une solution de gestion d'infrastructure GPU qui maximise l'utilisation du GPU pendant les processus d'apprentissage et d'inférence des modèles d'IA. Il dispose de fonctions de distribution automatique, de surveillance en temps réel, de planification des tâches et de support d'apprentissage distribué essentielles au fonctionnement des projets d'IA, et fonctionne en conjonction avec les charges de travail basées sur Kubernetes pour aider plusieurs utilisateurs à utiliser simultanément des ressources GPU optimisées. Cela augmentera la productivité des développeurs d’IA et réduira considérablement les coûts d’utilisation du GPU.
En particulier, en appliquant la technologie de partitionnement GPU (virtualisation), plusieurs charges de travail peuvent être exécutées simultanément sur un seul GPU, permettant aux entreprises de garantir un débit plus élevé avec les mêmes ressources et de réduire le TCO (coût total de possession).
De plus, AstraGo prend en charge une intégration transparente avec les principaux environnements de serveurs informatiques tels que HPE OneView, permettant une gestion intégrée des logiciels et du matériel sur une seule plate-forme. Il simplifie l'ensemble du processus d'exploitation et de maintenance, y compris la surveillance de l'état du serveur, l'analyse des journaux, l'optimisation des ressources et la prévision des pannes, améliorant ainsi simultanément la stabilité et l'efficacité de la gestion de l'infrastructure de l'IA. Le dernier service d'intégration RedFish mis à jour permet la surveillance et le contrôle d'une large gamme de matériel, réduit les coûts de maintenance et augmente la visibilité opérationnelle en fonction d'indicateurs de rapport détaillés.
Lors de ce séminaire technique, organisé en collaboration avec AST Global, les participants ont pu découvrir de première main les puissantes fonctionnalités d'AstraGo et ont vu comment automatiser la gestion des ressources GPU et appliquer l'apprentissage distribué basé sur Kubernetes, réalisant ainsi le potentiel de raccourcissement des calendriers des projets et de réduction des coûts.
À partir de ce séminaire, Cielab prévoit d'organiser régulièrement des sessions de partage de technologie pour aider les entreprises et organisations nationales et étrangères à introduire et à exploiter efficacement l'infrastructure de l'IA.
M. Eugene Suh, directeur de Cielab, a déclaré : « En nous appuyant sur notre atout principal, l'optimisation des GPU, nous ciblerons activement les industries qui nécessitent des calculs de haute performance, comme les semi-conducteurs, la biotechnologie et la finance », et « Grâce à AstraGo, nous allons étendre le **PoC (Proof of Concept)** aux entreprises informatiques mondiales, aux grandes entreprises nationales et aux instituts de recherche pour augmenter notre part de marché. »
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