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팀네이버가 엔비디아의 차세대 GPU ‘B200(블랙웰)’ 4천장을 기반으로 국내 최대 규모의 AI 컴퓨팅 클러스터 구축을 완료했다고 오늘(8일) 밝혔습니다.



이번 인프라 구축으로 팀네이버는 글로벌 수준의 컴퓨팅 파워를 확보함과 동시에, 독자 파운데이션 모델 고도화는 물론 AI 기술을 서비스와 산업 전반에 유연하게 적용하기 위한 핵심 기반을 마련했다고 설명했습니다.

팀네이버는 지난 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라인 ‘슈퍼팟(SuperPod)’을 세계에서 가장 빠르게 상용화하는 등 대규모 GPU 자원을 하나로 연결해 최적의 성능을 끌어내는 '클러스터링' 분야 경험을 축적해왔습니다.

이런 경험을 바탕으로 냉각·전력·네트워크 최적화 기술을 집약해 구축한 'B200 4K 클러스터'에는 글로벌 Top500 상위권 슈퍼컴퓨터들과 비교 가능한 수준의 컴퓨팅 규모를 갖춘 것으로 네이버는 평가하고 있습니다.

네이버가 내부 시뮬레이션을 한 결과 720억 개(72B) 파라미터 규모 모델 학습 시 기존 A100 기반 주력 인프라(2천48장)로 약 18개월이 소요되던 학습 기간을 약 1.5개월 수준으로 단축할 수 있는 효과를 확인했습니다. 


 
네이버는 "학습 효율이 12배 이상 향상됨에 따라 팀네이버는 더 많은 실험과 반복 학습을 통해 모델의 완성도를 높이고, 변화하는 기술 환경에 보다 기민하게 대응할 수 있는 개발·운영 체계를 갖추게 됐다"라면서 "대규모 학습을 빠르게 반복할 수 있는 인프라가 확보되면서, AI 모델 개발 전반의 속도와 유연성이 한층 강화된 것"이라고 평가했습니다.

팀네이버는 이러한 인프라를 바탕으로 현재 진행 중인 독자 파운데이션 모델 고도화에도 속도를 낼 계획입니다. 텍스트를 넘어 이미지·비디오·음성을 동시에 처리하는 옴니(Omni) 모델 학습을 대규모로 확장해 성능을 글로벌 수준으로 끌어올리고, 이를 다양한 서비스와 산업 현장에 단계적으로 적용한다는 구상입니다.

최수연 네이버 대표는 "이번 AI 인프라 구축은 단순한 기술 투자를 넘어, 국가 차원의 AI 경쟁력 기반과 AI 자립·주권을 뒷받침하는 핵심 자산을 확보했다는데 의미가 있다”며 “팀네이버는 빠른 학습과 반복 실험이 가능한 인프라를 바탕으로, AI 기술을 서비스와 산업 현장에 보다 유연하게 적용해 실질적인 가치를 만들어 나갈 것”이라고 말했습니다.