Development of GPU Resource Sharing Technology for Partitioning, Dynamic Reconfiguration, and Interference Minimization in a Single-Node VM and Container Co-located Environment
AI클라우드경쟁력강화기술개발(R&D) · AI클라우드경쟁력강화기술개발
2026년
2710110953
과학기술정보통신부
정보통신기획평가원
이노그리드
권경민
25명
2026.04.01 ~ 2026.12.31
2026.04.01 ~ 2028.12.31
15억원
16.3억원
개발연구
중소기업
서울특별시 중구
정보/통신 > 정보이론 > Cloud computing/Grid computing
단일 노드 환경에서 다중 GPU 자원의 분할·재구성과 VM-컨테이너 통합 지원, 성능 간섭 최소화 스케줄링, 경량 고정밀 모니터링을 통해 GPU 자원의 유연한 공유·관리를 실현하는 통합형 플랫폼 기술 개발
단일 노드 환경에서 다중 GPU 자원을 효율적으로 분할·공유하는 ① GPU 자원 분할 및 VM-컨테이너 통합 지원② 성능 간섭 최소화 지능형 스케줄링③ 경량 고정밀 모니터링 및 상태 관리④ 지능형 예측 및 자원 최적화 ⑤ 개방형 통합 관리 플랫폼을 통한 GPU 자원 공유 관리 플랫폼 기술 개발
o 연구개발성과의 활용방안 - (공공·연구기관) 국가 AI 사업, 공공 AI 서비스 및 연구개발 등을 위한 대규모 AI 모델 학습·추론용 고성능 GPU 자원 제공 및 클라우드 기반 AI 연산 환경 구축 - (기업·데이터센터 운영자) 기존 온프레미스 GPU 인프라와 퍼블릭 클라우드를 연동하여 하이브리드 환경에서 GPU 자원을 단일 풀로 통합 관리하고 유연하게 ...