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ㅇ AI for Science 확산과 함께 정부가 2028년까지 5.2만 장 이상의 첨단 GPU 확보를 추진함에 따라 국가 차원의 GPU 인프라 확충이 본격화되고 있으며, GPU 확보와 함께 안정적인 수용과 운영, 공동활용을 위한 체계 마련의 중요성도 커지고 있다.

ㅇ 국내외 HPC 운영기관과 코로케이션, IDC 사례를 분석한 결과, GPU 운영에는 자원배정과 사용량 관리뿐 아니라 전력, 냉각, 네트워크, 보안, 기술지원과 운영비용 및 책임분담을 함께 고려할 필요가 있는 것으로 나타났다.

ㅇ 이에 국가 AI 연구인프라 운영기준을 구매 전 협의, 자원배정과 사용량 회계, 운영관리비 정산, 책임분담과 SLA의 4축으로 구성하고, 장비 구매비와 운영관리비, 자원 접근권과 운영책임을 구분하여 관리하는 방향을 제안하였다.

ㅇ 아울러 공통기준을 우선 마련한 뒤 시범운영과 검증을 거쳐 단계적으로 확대하고, 실제 운영과정에서 축적되는 사용량, 비용, 장애 및 성과정보를 바탕으로 환산계수와 비용기준, 자원배분 방식을 지속적으로 보완할 필요가 있다.

출처: 한국과학기술정보연구원 이슈브리프 제91호(2026.08.14.) (저자 : 이재용, 황명권, 최장원)