GMI 클라우드는 확장 가능한 AI 학습, 추론 및 배포를 위한 고성능 GPU 클라우드 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 저지연 모델 서빙을 위한 추론 엔진, 오케스트레이션을 위한 클러스터 엔진, 그리고 H100 및 H200과 같은 최상급 NVIDIA GPU에 대한 온디맨드 액세스를 결합합니다. 유연한 가격 정책과 엔터프라이즈급 인프라를 통해 비용 절감, 성능 향상, AI 개발 가속화를 지원합니다. GMI 클라우드는 AI 연구자와 개발자들이 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하면서 모델 훈련 시간을 단축하고, 실시간 추론을 위한 자동 확장 기능으로 프로덕션 환경에서 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 돕습니다. 또한 Kubernetes 기반의 컨테이너 오케스트레이션을 통해 분산 팀 간의 원활한 협업을 가능하게 하며, 실시간 대시보드와 모니터링 도구를 통해 AI 운영의 전반적인 가시성을 제공합니다. 이를 통해 기업은 복잡한 AI 워크플로우를 간소화하고, 비용을 최적화하며, 빠른 시장 출시 시간을 달성할 수 있습니다.
유료
GPU 시간당 $2.10
사용 방법 GMI Cloud?
사용자는 가입 후 콘솔에 접속하여 AI 워크로드를 위한 GPU 인스턴스를 배포할 수 있습니다. 추론 엔진을 통해 대규모 언어 모델을 배포하고 확장할 수 있으며, 실시간 추론을 위한 자동 확장 기능을 제공합니다. 클러스터 엔진은 분산 학습을 위한 컨테이너 관리와 오케스트레이션을 단순화합니다. 사용자는 온디맨드 또는 예약형 GPU 가격 정책 중 선택할 수 있으며, TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프레임워크와 통합하고, 실시간 대시보드를 통해 운영을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 더 빠른 모델 개발, 효율적인 자원 활용, 원활한 프로덕션 배포가 가능해집니다.
GMI Cloud 의 주요 기능
NVIDIA H100, H200 및 차기 Blackwell 플랫폼을 활용한 고성능 GPU 액세스로, 대규모 모델 및 데이터 집약적 작업에 최적화되어 초고속 메모리 대역폭으로 더 빠른 학습과 추론을 제공합니다.
추론 엔진 2.0은 AI 모델 서빙을 위한 초저지연 및 자동 확장 기능을 제공하여, 프로덕션 환경에서 실시간 예측과 LLM의 효율적인 배포를 가능하게 합니다.
클러스터 엔진은 Kubernetes 기반 GPU 컨테이너화 및 오케스트레이션을 제공하여, 확장 가능한 AI 운영을 위한 워크로드 관리, 컨테이너 배포, 보안 네트워킹을 간소화합니다.
온디맨드 및 예약형 GPU를 포함한 유연한 가격 모델로, 종량제 옵션과 볼륨 기반 할인을 통해 장기 계약 없이 비용 최적화가 가능합니다.
InfiniBand 네트워킹, Tier-4 데이터 센터, TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프레임워크 지원을 갖춘 엔터프라이즈급 인프라로 신뢰성, 보안성, 고처리량을 보장합니다.
실시간 대시보드 및 모니터링 도구는 AI 운영에 대한 완전한 가시성을 제공하여, 팀을 위한 즉각적인 인사이트, 성능 추적, 세분화된 접근 관리를 가능하게 합니다.
모델 라이브러리와 데모 앱은 사전 구축된 AI 모델 및 애플리케이션을 제공하여, 다양한 사용 사례에 대한 실험과 빠른 시장 출시를 용이하게 합니다.
GMI Cloud 의 사용 사례
AI 연구자 및 데이터 과학자는 고성능 GPU에서 모델 학습과 파인튜닝을 가속화하여, 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하면서 개발 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 이미지 분석 프로젝트에서 GMI 클라우드의 H100 GPU를 사용해 학습 시간을 40% 단축하고, 정확도를 15% 향상시켜 빠른 진단 모델 개발을 가능하게 했습니다.
스타트업 및 기술 기업은 프로덕션 AI 애플리케이션 배포 시 추론 엔진의 저지연 서빙과 자동 확장 기능을 활용하여, 변동하는 부하에서도 안정적인 성능을 보장받을 수 있습니다. 예를 들어, e-커머스 플랫폼에서 실시간 추천 시스템을 구축할 때, GMI 클라우드를 통해 피크 시간대에도 99.9% 가용성을 유지하며 사용자 경험을 개선했습니다.
기업은 복잡한 AI 워크플로우를 관리할 때 클러스터 엔진을 사용해 오케스트레이션을 수행하며, 컨테이너 관리를 단순화하고 분산 팀 간의 원활한 협업을 가능하게 합니다. 예를 들어, 금융 기관에서 사기 탐지 모델을 운영할 때, GMI 클라우드의 클러스터 엔진으로 여러 지역의 팀이 협업해 모델을 배포하고, 실시간으로 성능을 모니터링하며 위험을 줄였습니다.
Utopai와 같은 비디오 제작 스튜디오는 탄력적인 GPU 클러스터를 활용해 창의적 품질을 향상시키고, 비용을 50% 절감하며, 시네마틱 생성 비디오 프로젝트를 효율적으로 확장합니다. 예를 들어, 가상 현실 콘텐츠 제작에서 GMI 클라우드를 사용해 렌더링 시간을 60% 단축하고, 고품질 영상을 빠르게 생산해 시장 선점에 성공했습니다.
AI 인프라 제공업체는 GMI 클라우드와 협력하여 추론 지연 시간을 65% 줄이고, 컴퓨팅 비용을 45% 절감합니다. Higgsfield의 스튜디오 품질 비디오 도구 사례에서처럼, GMI 클라우드를 통해 고성능 GPU를 활용해 실시간 비디오 처리 성능을 극대화하고 비용 효율성을 높였습니다.
개발자는 LLM 기반 애플리케이션 구축 시 모델 라이브러리와 무료 엔드포인트를 활용해 추론 모델을 실험하며, 프로토타이핑과 혁신을 가속화합니다. 예를 들어, 챗봇 개발 프로젝트에서 GMI 클라우드의 모델 라이브러리를 사용해 다양한 언어 모델을 테스트하고, 최적의 모델을 선택해 배포 시간을 30% 단축했습니다.
교육 기관 및 연구 실험실은 HPC 워크로드를 위한 온디맨드 GPU에 접근하여, 선투자 없이 대규모 시뮬레이션 및 학술 프로젝트를 지원합니다. 예를 들어, 대학 연구팀이 기후 모델링 연구를 위해 GMI 클라우드를 활용해 복잡한 계산을 수행하고, 연구 결과를 빠르게 도출해 학계에 기여했습니다.
GMI Cloud 의 가격
예약형 GPU
GPU 시간당 최저 $2.50부터
장기 계약을 통한 프로덕션 워크로드를 위한 고정된 전용 용량으로, 보장된 확장성과 안정적이며 예측 가능한 비용을 제공합니다.
온디맨드 GPU
GPU 시간당 $4.39부터 시작
단기 유연성을 갖춘 파인튜닝 및 실험을 위한 종량제 방식으로, 버스트 가능한 용량과 최대의 적응성을 제공합니다.
