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천문연 GPU 보유 현황 및 향후 구매/운영 계획

연구원의 현재 GPU 자원 보유 현황을 분석하고, 2026년부터 2031년까지의 센터별 구매 계획 및 예산 소요를 점검하여, 효율적인 AI 인프라 구축 및 운영을 위한 전략을 제언함.

2026년 1월 기준 · 보유현황 79대 · 2026–2031 구매계획 총 60.9억 원 · interactive companion to 연구원 GPU 현황 및 구매 계획 보고서 - 202601.md

79
보유 GPU 개수
13.8
H100 등가 (개)
60.9억
2031년까지 총 예산
10.2억
연평균 구매 예산
53.4%
SKA-ALMA 비중

1 개요

연구원의 현재 GPU 자원 보유 현황을 분석하고, 2026년부터 2031년까지의 센터별 구매 계획 및 예산 소요를 점검하여, 효율적인 AI 인프라 구축 및 운영을 위한 전략을 제언함.

2 GPU 자원 보유 현황

현재 연구원은 총 79개의 GPU를 보유하고 있으며, 이는 H100 기준 약 14개 분량의 연산 능력에 해당함.

보유 장비의 수량과 실제 연산 능력 간의 불균형이 뚜렷함. 상위 티어 장비는 소수이나 전체 연산 능력의 과반을 차지하는 반면, 하위 티어 장비는 수량은 많으나 연산 기여도가 낮음.

보유 장비 수량 및 실제 연산성능 기여도 비교 — 막대에 마우스를 올리면 실수량/실연산능력을 확인할 수 있습니다.
등급 주요 모델 예시 수량 연산능력 비중 비고
상 (High) H100 8대 57.2% 전체 장비의 10%이나 성능의 57% 차지
중 (Mid) RTX 6000 11대 26.1%
하 (Low) RTX 3090 60대 16.7% 전체 수량의 75%이나 성능은 16% 불과

H100 eq는 각 GPU의 연산 능력을 H100 기준으로 환산한 수치임 (예: RTX 6000 Blackwell 1개 = 0.3 H100).

중상위 티어 이상 GPU의 약 50%는 현재 AI 센터에서 관리 중이거나 관리 예정임.


3 향후 구매 계획 및 예산 (2026~2031)

2031년까지 연간 약 10억 원, 총 60억 원 규모의 GPU 구매가 계획되어 있음.

센터별 GPU 예산 현황

총예산(약 60.9억 원) 중 SKA-ALMA 프로젝트가 과반 이상(53.4%)을 차지하며, 상관기 관련 투자가 주를 이룸.

2031년까지 센터별 총 투입 예산 비중
순위 센터/사업단 2031년까지 총예산 (억 원) 비중
1 SKA-ALMA 32.5 53.4%
2 은하진화연구센터 6.8 11.2%
3 외계행성탐사센터 6 9.9%
4 우주탐사기술센터 5.2 8.5%
5 KVN 4.5 7.4%
6 우주진화연구센터 3.5 5.7%
7 전략연구사업단 1.8 3%
8 행성탐사센터 0.6 1%
합계 60.9 100%

연도별 구매 계획 비교

2026년 단기 계획과 2028년/2031년까지의 연평균 계획을 센터별로 비교.

센터별 2026년 계획 대비 2028년·2031년까지 연평균 구매 예산 비교

주요 특이사항 및 추가 요구 예산

전체 예산의 절반 이상(약 36억 원)이 상관기(Correlator) 관련 구매이며, 이는 범용 AI 연산과는 다른 특성을 요구할 수 있어 별도 인프라 검토가 필요함.

KVN
향후 5년간 36억 원 추가 요청

노후된 FPGA를 GPU(RTX 5090 약 212개)로 교체하여 세계 3대 상관 센터로 도약 목표.

목표 성능: FP32 기준 22 PFLOPS
SKA-VLBI
향후 5년간 추가 30억 원 요청

기획중인 천문우주 AI 빅데이터 통합 센터 구축과제에서 포함. 규모 등이 적절한지 논의 필요.

약 20 PFLOPS 연산 능력 필요

4 AI 센터 추진 방향 제언

4.1. 자원 중앙 집중화 및 공유
  • 운영 원칙: 워크스테이션급 이상의 중상위 티어 GPU는 AI 센터 주도(또는 상관기실 공동)로 운영하여 연구 그룹 간 자원 공유를 유도함.
  • 신규 도입 관리: 향후 구매 예정인 중상위 티어 이상 GPU는 AI 센터 서버에 설치하여 통합 관리되도록 협의함.
4.2. 2026년 단기 전략
  • 2026년 구매 계획이 있는 과제는 신규 구매 전, AI 센터가 기확보한 GPU 자원을 우선 활용하여 업무를 시작하도록 유도함.
4.3. 해결 과제
  • 서버 예산 확보: AI 센터 내 추가 GPU 설치를 위한 신규 서버 구매 예산이 불분명하여 이에 대한 대책이 필요함.
  • 운영 주체 논의: 상관기용 GPU의 경우 AI 센터가 주도하여 운영할지 여부에 대한 논의가 필요함.

5 출처

Interactive companion to 연구원 GPU 현황 및 구매 계획 보고서 - 202601.md · figures recomputed from KASI's GPU inventory and procurement-plan spreadsheets