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서울대학교
80GB A100으로 만든 로보틱스 연구실의 전환점 | 서울대학교
■ 한정된 예산, 그리고 사라지는 연구 시간
로보틱스 연구는 시뮬레이션 자체가 거대한 연산입니다. 로봇 제어 알고리즘을 학습시키려면 대규모 시뮬레이션을 반복 수행해야 하고, 모델이 커질수록 GPU에 요구되는 메모리와 연산량도 빠르게 늘어납니다.
서울대학교 Robotics Learning Lab도 같은 벽에 부딪혀 있었습니다. 연구실 내부 인프라만으로는 시뮬레이션 속도가 크게 지연되었고, 그렇다고 글로벌 CSP를 활용하기에는 과금 부담이 너무 컸습니다. 한정된 연구 예산을 효율적으로 운영하는 것이 어려웠고, 여기에 복잡한 GPU 서버 세팅 과정까지 더해지면서 연구원들이 본래의 연구에 몰입하기 힘든 상황이 이어지고 있었습니다.
이 문제를 풀기 위해 Robotics Learning Lab은 Runyour AI 클라우드를 도입했습니다. NVIDIA A100 기반의 고성능 환경을 합리적인 비용으로 활용함으로써, 예산과 시간 양쪽의 제약을 동시에 풀어낸 것입니다.
■ 로보틱스 연구에 최적화된 환경
Runyour AI가 제공한 A100 서버는 80GB의 대용량 메모리를 갖춰, 그간 시간이 걸리던 대규모 로보틱스 시뮬레이션과 AI 모델 훈련을 안정적으로 처리할 수 있게 했습니다. 모델 훈련에 필요한 시간이 단축되면서, 연구팀은 더 많은 실험을 더 빠르게 반복할 수 있는 사이클을 확보했습니다.
비용 측면에서도 의미 있는 변화가 있었습니다. 타 글로벌 CSP 대비 최대 70%의 비용 절감 효과는 한정된 연구 예산을 운영하는 학교 연구실에 결정적인 요소였습니다. 실시간으로 요금을 확인할 수 있는 투명한 과금 시스템은 예산 예측과 관리도 한층 수월하게 만들었습니다.
무엇보다 도입 직후부터 곧바로 연구에 착수할 수 있었다는 점이 컸습니다. PyTorch, Jupyter Lab 등 최신 AI 템플릿이 사전 구성된 원클릭 환경 덕분에, 복잡한 서버 세팅이나 인프라 관리 부담 없이 모델 훈련에 바로 들어갈 수 있었습니다. 연구원들이 인프라가 아닌 로보틱스 연구 자체에 시간을 쓸 수 있게 된 것입니다.
■ 예산과 시간, 두 가지 자원을 되찾다
Runyour AI 도입 이후 Robotics Learning Lab은 대규모 모델 훈련 시간을 단축하고, 예측 가능한 예산 운영 체계를 갖추게 되었습니다. 인프라 구축과 세팅에 들어가던 시간이 사라지면서 연구원들은 본래의 연구 목표에 온전히 집중할 수 있는 환경을 확보했습니다.
서울대학교 Robotics Learning Lab 사례는 Runyour AI가 학교 연구실의 현실적인 제약 — 한정된 예산과 부족한 운영 인력 — 안에서도 최고 사양의 연구 환경을 가능하게 한다는 것을 보여줍니다. 합리적인 비용 구조와 즉시 사용 가능한 AI 환경이 결합되면서, 연구실은 인프라의 한계가 아닌 연구 아이디어의 한계까지 도전할 수 있게 되었습니다.
