네이버가 엔비디아 최신 GPU인 B200 4000장 규모의 인공지능(AI) 컴퓨팅 클러스터를 구축했다. / 네이버 제공

[대한경제=민경환 기자] 네이버가 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU) B200 4000장 규모의 인공지능(AI) 컴퓨팅 클러스터를 구축했다. 글로벌 수준의 컴퓨팅 파워를 기반으로 독자 파운데이션 모델 고도화와 AI 기술 확산을 노린다.

8일 네이버에 따르면 구축된 ‘B200 4K 클러스터’는 냉각ㆍ전력ㆍ네트워크 최적화 기술이 집약됐다. 대규모 병렬 연산과 고속 통신을 전제로 설계된 이번 클러스터는 글로벌 500위권 슈퍼컴퓨터들과 비교 가능한 수준의 컴퓨팅 규모를 갖췄다는 설명이다.

이번 구축은 네이버 자체 AI 데이터센터가 아닌 서울의 한 임대 데이터센터에 이뤄졌다. 젠슨황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 지난해 방문해 약속한 6만장 규모의 GPU 공급 계약 이전에 결정된 투자로, 네이버는 지속적으로 GPU 인프라 구축을 통해 AI 경쟁력을 확보한다는 방침이다.

네이버는 대규모 GPU 자원을 하나로 연결해 최적의 성능을 끌어내는 ‘클러스터링’ 분야에서 기술력을 쌓아왔다. 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라인 ‘슈퍼팟’을 빠르게 상용화한 데 이어, 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계ㆍ운영한 실증 경험을 축적해왔다.

B200 4K 클러스터로 확보한 인프라 성능은 AI 모델 개발 속도로 직결된다. 네이버 내부 시뮬레이션 결과, 720억개(72B) 파라미터 규모 모델 학습 시 기존 A100 기반 주력 인프라(2048장)로 약 18개월이 소요되던 학습 기간이 B200 4K 클러스터 활용 때 1.5개월 수준으로 단축할 수 있는 효과가 확인됐다.

학습 효율이 12배 가량 향상되며 네이버는 빠르게 모델의 완성도를 높이고, 기술 환경 변화에 대응할 수 있는 개발ㆍ운영 체계를 갖추게 됐다고 설명했다.

네이버는 이 같은 인프라를 바탕으로 현재 진행 중인 독자 파운데이션 모델 고도화에도 속도를 낼 계획이다. 텍스트와 이미지, 음성 등 데이터를 동시에 처리하는 옴니(Omni) 모델을 대규모로 확장해 다양한 서비스와 산업 현장에 단계적으로 적용한다는 구상이다.

최수연 네이버 대표는 “이번 AI 인프라 구축은 국가 차원의 AI 경쟁력 기반을 뒷받침하는 핵심 자산을 확보했다는데 의미가 있다”며 “네이버는 AI 기술을 서비스와 산업 현장에 보다 유연하게 적용해 실질적인 가치를 만들어가겠다”고 말했다.

민경환 기자 erutan@

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