디지털 워크플레이스 기업 옴니사(Omnissa)가 가상 데스크톱 플랫폼 ‘호라이즌(Horizon)’과 NVIDIA vGPU를 결합해 GPU 성능을 작업별로 할당하고 회수하는 방식의 AI 워크로드 활용 사례를 발표했다. 컨테이너와 API 기반의 기존 AI 인프라가 상태 저장 없는 연산에는 효율적이지만, 데스크톱 상태 유지나 API 없는 전용 프로그램 실행, GPU 렌더링 화면 확인이 필요한 기업 업무는 지원하지 못한다는 점에서 출발한 접근이다.
GPU 가상화 기반 구현 방식
이번 사례는 GPU 가속 가상 워크스페이스, 레거시 GUI 자동화, 사람-AI 하이브리드 세션, GPU 렌더링 화면 기반 시각적 AI 분석 등 네 가지 방식으로 구현됐다. 호라이즌과 NVIDIA vGPU의 결합은 물리 GPU 자원을 가상 환경 단위로 나눠 필요한 작업에만 성능을 배분하고, 작업이 끝나면 다시 회수하는 GPU 가상화 기술을 근간으로 한다.
이 구조에서는 AI 에이전트에도 사람과 동일한 접근 권한, 세션 녹화, 감사 정책이 적용된다. 감시제어·데이터 수집 시스템(SCADA)처럼 API가 없는 레거시 프로그램도 자동화 대상에 포함되며, 건축정보모델링(BIM)과 같이 GPU로 렌더링된 화면을 사람이 직접 눈으로 확인해야 하는 업무도 시각적 AI 분석 영역에서 다뤄진다.
기업 업무 환경에서의 위치
옴니사는 이 결합 구조가 컨테이너·GPU 클러스터 중심의 AI 인프라가 채우지 못하는 영역을 메운다고 설명했다. 데스크톱 상태를 유지해야 하거나, API가 없는 전용 프로그램을 그대로 실행해야 하거나, GPU로 렌더링된 화면을 직접 확인해야 하는 업무는 클라우드 네이티브형 AI 인프라만으로는 지원이 어렵기 때문이다.
기존에 호라이즌을 사용해온 기업은 별도의 인프라 전환 없이 기존 접근 정책을 AI 워크로드에도 그대로 적용할 수 있다는 점도 강조됐다. 제약·생명과학 분야에서는 AI 개발환경 준비 시간이 수주에서 1시간 미만으로 줄었고, 건축·엔지니어링 분야에서는 시공 전 품질 검토에 걸리던 시간이 수일에서 수시간으로 단축된 시나리오가 제시됐다.
옴니사는 이러한 방식이 GPU 가속 개발자 워크스페이스부터 레거시 자동화, 사람-AI 협업, 시각적 분석에 이르기까지 기업 내 다양한 업무 형태에 GPU 자원을 유연하게 배분하는 기반이 될 수 있다고 밝혔다.