서로 다른 제조사와 세대의 AI 가속기를 하나의 자원 풀로 묶어 관리하는 플랫폼이 나왔다. 아크릴은 지난 21일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 ‘2026 OCP 코리아 테크 데이’에서 AI 데이터센터 투자 효율과 운영 자율성을 높이는 ‘소버린 AX’ 전략과 GPU 클러스터 최적화 플랫폼 ‘GPUBASE’를 공개했다. GPUBASE는 엔비디아 A100부터 최신 B200까지, AMD 가속기, 구글 TPU, 리벨리온 ATOM·퓨리오사AI RNGD 등 국산 NPU를 하나의 스케줄러·쿼터·정산 체계로 통합 관리한다.
기존 서버 그대로, 소프트웨어만으로 적용
GPUBASE는 기존 서버에 소프트웨어를 설치하는 것만으로 적용할 수 있어 하드웨어 추가 구매나 AI 학습 코드 수정이 필요 없다. 아크릴 자체 실증에서는 GPU 실효 가동률 93%, 네트워크 경로 활용률 98%를 기록했다. 이는 국내 산업계 평균 GPU 실가동률이 50~60% 수준에 그치는 것과 대비되는 수치로, 아크릴은 새 장비를 늘리기 전에 기존 자원의 활용도를 높이는 것이 투자 효율 개선의 대안이라고 봤다.
염익준 아크릴 CTO는 “네트워크는 성능인 동시에 비용의 문제”라며 “통신 대기를 줄이면 같은 장비에서 더 많은 GPU가 일하고 그만큼 추가 증설에 필요한 예산을 줄일 수 있다”고 설명했다. 실제로 엔비디아 H100 100장 규모 클러스터에 GPUBASE를 적용하면 연간 약 21억 원의 비용 절감이 가능하다는 추정이 나왔다.
벤더 종속 벗어나는 이종 가속기 통합
GPUBASE의 핵심은 국산 NPU를 기존 엔비디아 인프라에 점진적으로 편입시켜 벤더 종속과 공급망 위험을 분산하는 데 있다. 특정 제조사의 GPU에 의존하지 않고 엔비디아, AMD, 구글 TPU, 국산 NPU를 동일한 자원 풀에서 관리함으로써 인프라 구성의 자율성을 확보하는 방식이다. 아크릴은 GPUBASE와 관련해 22건의 특허를 보유하고 있으며, 누적 확보 특허는 83건 이상이다.
박외진 아크릴 대표는 “AI 주권은 GPU를 몇 장 확보했느냐보다 인프라와 모델, 운영 전반을 얼마나 효율적으로 통제할 수 있느냐에 달려 있다”며 “세 계층을 연결하는 기술과 실증 데이터를 기반으로 특정 벤더에 종속되지 않는 개방형 소버린 AX 생태계 구축에 기여하겠다”고 밝혔다.
대규모 클라우드·폐쇄망 실증으로 검증
GPUBASE는 국내외 대규모 클라우드 환경에서 실증을 거쳤다. AWS와 GCP에서는 각각 500장 이상의 GPU 규모로, 마이크로소프트 애저에서는 200장 이상 규모로 적용됐다. 모듈형 데이터센터 공급도 지난 7월 1·2차에 걸쳐 진행됐다.
폐쇄망 환경에서의 운영 실적도 쌓았다. 상급종합병원 11곳을 포함한 의료기관 18곳에서 누적 1만 병상 이상 규모로 운영된 이력이 있다. 이 같은 실증 데이터는 서로 다른 세대와 제조사의 가속기를 하나의 관리 체계로 묶는 GPUBASE의 기술 완성도를 뒷받침하는 근거로 제시됐다.