주소: 서울특별시 중구 퇴계로 286 쌍림빌딩 8/9층 (주)유클릭 디지털 트랜스포메이션 사업본부

전화: 02-6320-0121

© 2030 by uDNA & Uclick

클루닉스는 슈퍼컴퓨팅 관련 솔루션을 개발하는 기술 기업입니다. 주력 사업 분야는 클라우드 컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅 솔루션 분야이며, 이를 토대로 최근 AI 인프라 최적화 분야에 진출해 두각을 나타내고 있습니다. 

클루닉스는 인프라 통합 관리의 시너지를 높이기 위해 GPU 전용 Job Scheduler인 RNTier-DLP도 제공합니다. RNTier-DLP는 부서나 팀 단위로 운영되는 베어 메탈 GPU 서버 각각에 대한 Job Scheduler로 사용할 수 있습니다. 각 부서에서는 RNTier-DLP를 통해 사전에 만들어 놓은 virtualenv 템플릿을 손쉽게 배포, 할당하여 사용할 수 있습니다. 이 방식의 구성이 갖는 이점은 기존 환경에 큰 변화를 주지 않으므로 자원 공유에 대한 거부감과 우려 없이 통합 작업 관리 기반으로 전환하기 쉽다는 것입니다. 

컨테이너 기반을 갖추고 있는 경우 전사 측면에서 통합 작업 관리를 하기 더 수월합니다. RNTier-DLP는 Public 및 기업에서 virtualenv 기능을 자체적으로 지원하며 기업에서 구축해 운영하는 Docker Container Repository와 연동을 보장하기 때문에 개별적이고 독립적인 작업 환경 관리가 매우 간편합니다. 따라서 CentOS 7.x Python 3.6, CUDA 9.0 TensorFlow 1.7 조합의 소프트웨어 스택이나 CUDA 8.0, Python 2.7 cuDNN v6와 같이 프로젝트 요구에 맞게 다양한 작업 환경을 사전에 만들어 팀이나 사용자가 독립적인 개인 환경으로 활용하기 매우 쉽습니다.  

RNTier-DLP는 웹 포탈을 통해 언제, 어디서든지 개발 시스템을 사용할 수 있습니다. 사용자, 리소스 및 작업 등 다양한 현황을 통합 화면에서 확인할 수 있습니다. RNTier-DLP를 사용하면 개발자와 데이터 과학자가 자신만의 맞춤형 개발 환경을 쉽고 빠르게 구축할 수 있습니다. 사용자는 웹을 통해 virtualenv 기반 가상 환경을 파이썬 버전별로 만들어 놓고 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 사내에서 사설 컨테이너 기반 인프라를 운영하거나 외부 리포지토리와 연결해 쓸 경우 RNTier-DLP와 연계해 컨테이너 생성 및 접속도 가능합니다. 

작업 스케줄링은 터미널 환경에서 CLI 명령어를 이용해 작업 제출, 목록 확인, 자원 사용 정보 확인을 할 수 있습니다. 또한, 관리자의 경우 웹 기반 환경에서 리소스 사용 현황, 작업 현황, 기간 별 리소스 사용 현황 통계 정보 등을 확인할 수 있습니다. 

도입 효과
  • python virtualenv(가상환경)  및 docker container를 동시 지원해 유연하게 환경을 쉽게 구성 가능 bare-metal 및 docker container내 s/w를 직접 설치하고 튜닝하는데 소요되는 시간을 최소화 

  • Job scheduler가 전체 서버를 대상으로 유휴 리소스를 자동 할당 및 실행하여 자원 활용률 극대화 작업자가 작업에 필요한 리소스(CPU, GPU 등)가 언제 가능한지 계속 기다릴 필요가 없음

  • 개발자가 인프라에 신경쓰지 않고 자신의 개발 환경을 쉽고 빠르게 GPU 인프라에 배포하여 원하는 결과를 얻을 수 있음

  • Web UI 사용을 통해 통합된 GPU 인프라를 언제, 어디서든지 손쉽게 사용할 수 있고, 사용자별 독립된 개발환경 제공 가능

  • 사용자/팀/부서 등 작업 주체별 독립적인 프로젝트 환경을 쉽고 빠르게 생성업무 진행속도 향상 

  • 작업 실행시 유휴 리소스를 작업에 할당하여 전체적인 리소스 활용률 극대화

  • 전체적인 리소스 사용량을 모니터링하고, 통계화 함으로써 계획적인 IT 투자 및 유지보수 가능 

  • 하드웨어, 네트워크, 스토리지 모든 측면에서 조직 전체 자원 이용률 최적화

  • AI 개발/운영을 위해 도입된 개별 GPU 시스템을 사용자/팀/부서/기업 단위로 통합 관리 가능

  • 블랙 블로거 아이콘