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GPU 오케스트레이션 플랫폼을 비교합니다. 경쟁사 A·B·C의 주요 기능을 살펴보고, 주식회사 텐의 AIPub이 GPU 100분할·스케줄링·멀티테넌시·실시간 모니터링·서비스 운영 자동화를 어떻게 한 흐름으로 연결하는지 정리했습니다.

AIPub RBAC 심층 가이드: GPU 너머로 전체 스택 접근 제어 설계하기 | TEN

텐(TEN) 제품팀 AI 도구 도입 3개월, 생산성은 4.3점으로 올랐지만 검증 프로세스와 지식 공유는 2.5점에 머물렀습니다. 개인의 AI 역량을 팀 시스템으로 전환하는 4가지 액션 아이템을 자체 설문 데이터로 진단합니다.

GPU를 아무리 많이 사도, 전력을 통제 못하면 수익성은 없습니다. GPU 카드별 전력 한도 설정, SM/메모리 클럭 제어, 실시간 모니터링까지 — AIPub의 GPU 전력 최적화 전략을 정리합니다.

FLOPs/$만 보고 GPU를 선택하면 추론 비용에서 반드시 후회합니다. NVIDIA Blackwell Ultra의 cost-per-token 혁신과 인프라 운영 전략을 정리합니다.

CPU 중심 FinOps로는 GPU 비용을 통제할 수 없습니다. GPU idle time, cost-per-token, 팀별 Chargeback까지. AI 시대에 맞는 FinOps 전략과 AIPub의 블록 단위 빌링을 정리합니다.

2026 FIFA 북중미 월드컵에서는 Football AI Pro를 비롯한 AI 기술이 전술 분석, 중계, 팬 경험에 활용됩니다. 이번 글에서는 월드컵 AI 코치가 보여주는 AI Agent의 가능성과 이를 안정적으로 운영하기 위한 AI 오케스트레이션의 중요성을 살펴봅니다.

모듈형 데이터센터(MDC)의 개념과 기존 데이터센터·컨테이너형 데이터센터와의 차이를 살펴보고, AI 인프라 시대에 MDC가 빠른 구축, 유연한 확장, 고밀도 GPU 서버 운영, TCO 절감 측면에서 왜 주목받는지 알아봅니다.

AI 인프라 확산으로 데이터센터는 단순 서버 공간을 넘어 전력, 냉각, 랙 밀도, 운영 효율성을 함께 고려하는 전략적 인프라로 변화하고 있습니다. 기존 데이터센터의 한계와 새로운 방식의 데이터센터가 필요한 이유를 살펴봅니다.

에이전틱 AI가 24시간 GPU를 소비하는 시대, 기존 인프라 운영 방식으로는 자원 충돌과 보안 문제를 통제할 수 없습니다. GPU 레벨을 넘어 전체 스택에 걸친 접근 제어가 필요한 이유를 정리합니다.

공공기관·국립대 AI 인프라 도입, 조달 절차와 검증 부담이 걸림돌이었다면 주목하세요. TEN의 AIPub이 나라장터 디지털서비스몰에 등록되어 수의계약으로 빠르게 도입 가능합니다. 도입 허들과 체크리스트를 정리했습니다.

GPU 활용률이 30%에 그치는 원인은 GPU 부족이 아니라 타임슬라이싱의 구조적 한계에 있습니다. 간섭율 8.15배 차이, 빌링 부정확 문제를 공간분할이 어떻게 해결하는지 비교 분석합니다.

AI 팩토리의 표준 규격, 도커 완벽 가이드! chroot에서 runC까지의 진화 과정과 도커 엔진의 내부 작동 원리를 파헤칩니다. 단순한 패키징을 넘어 리눅스 커널 기술이 AI 인프라를 어떻게 규격화하는지 분석하고, 루빈 시대를 대비한 GPU 리소스 최적화 전략을 확인하세요.

추론이 학습을 넘어서는 2026년, 우리 조직의 GPU 인프라는 준비되어 있을까요? KubeCon EU 2026의 NVIDIA GPU 스케줄링 표준화 소식과 AIPub의 실전 해법을 정리했습니다.

AI 개발에 GPU만 있으면 충분할까요? AI 개발에 필수적인 두가지, 성능을 극대화하는 고속 스토리지와 네트워크 패브릭의 역할을 초심자 눈높이에서 설명합니다. 온프레미스와 클라우드 인프라 선택 가이드도 함께 확인하세요.

비싼 AI 인프라 투자, 실패 없이 시작하려면? 한 번 구축하면 되돌리기 어려운 AI 인프라를 데이터 기반으로 설계하는 법! 레퍼런스 아키텍처의 정의와 중요성, 그리고 TEN RA:X를 통한 최적의 가이드를 확인하세요.

GPU 메모리 부족으로 클러스터 확장을 고려하고 계신가요? GPU 클러스터 도입 전 반드시 확인해야 할 기술적 조건 5가지를 정리했습니다. 분산 학습, 스케줄링, 자원 최적화까지 AI 인프라 확장을 위한 핵심 체크리스트를 확인해보세요.

TEN의 AIPub이 조달청 나라장터 디지털서비스몰에 등록됐습니다. 수의계약으로 신속 도입이 가능하며, 공공기관과 국립대에서 GPU 인프라 운영 효율화를 시작할 수 있습니다.

NVIDIA MIG란 무엇일까요? 단일 GPU를 최대 7개의 독립된 자원으로 분리해 성능을 보장하는 MIG 기술의 핵심 원리와 도입 효과를 상세히 소개합니다. 비싼 고사양 GPU 인프라의 가동률을 극대화하고 자원 병목 현상을 해결하는 기술적 해법을 지금 확인해 보세요.

머신러닝 모델의 성공적인 배포와 운영을 위한 MLOps! 개념부터 4단계 라이프사이클, 비즈니스 효과까지 전문가가 완벽하게 정리해 드립니다. AI 서비스를 지속 가능한 비즈니스로 만드는 운영 표준을 지금 확인해 보세요.

수억 원대 GPU, 왜 노는 시간이 더 많을까요? AIPub의 GPU 분할 및 자동 스케줄링 기술로 인프라 낭비를 줄이고 AI 개발 속도를 높이는 5가지 핵심 전략을 알기 쉽게 설명해 드립니다. AIPub GPU 스케줄링으로 AI 워크로드 운영을 자동화하세요.

GPU를 추가로 구매했는데도 성능이 나오지 않나요? 문제는 GPU 부족이 아니라 운영 전략일 수 있습니다. 무작정 GPU를 구매하기 전, 우리 조직의 AI 인프라 준비 상태를 점검하세요. AI 인프라 구축 전 반드시 확인해야 할 체크리스트와 GPU 자원 최적화 방법을 함께 정리했습니다.

온프레미스와 클라우드에 분산된 GPU 인프라, 어떻게 관리하시나요? TEN의 AI Pub을 활용한 멀티클러스터 통합 운영과 리소스 스케줄링으로 AI 워크로드의 효율을 극대화하는 방법을 확인하세요.

AI 인프라 모니터링 제대로 하고 있나요? AI 인프라 모니터링은 성능과 비용을 최적화하는 핵심 전략입니다. AIPub의 클러스터 시각화와 컨테이너 단위 정밀 탐지, 실시간 알림과 자동 리포트로 자원 낭비를 줄이고 AI 운영 전략을 최적화하는 고도화된 모니터링을 시작하세요.

NVIDIA AI 팩토리는 데이터센터를 저장소가 아닌 지능 생산 공장으로 재정의합니다. Blackwell NVL72, 리즈닝 AI, 토큰 경제학(TCO)을 중심으로 AI 팩토리의 구조와 인프라 변화의 핵심을 정리했습니다.

AI 인프라 패러다임은 어떻게 바뀌고 있을까? NVIDIA의 Extreme Co-Design 전략과 Blackwell NVL72, Disaggregation 구조를 통해 칩에서 랙으로 확장되는 새로운 설계 방식을 분석합니다.

2025년 AI 업계를 뒤흔든 DeepSeek가 증명한 소프트웨어의 힘. NVIDIA가 지향하는 Extreme Co-Design이란 무엇인지, 왜 이들이 하드웨어를 넘어 시스템 전체를 재설계하는지, AI 팩토리 시대의 핵심 전략을 분석합니다.