NVIDIA vGPU와 호라이즌 기반 가상 업무 환경 AI 활용 사례 발표...GPU 기반 컴퓨팅 자원을 보다 유연하게 활용
옴니사(Omnissa)는 9월 11일, 엔비디아(NVIDIA)의 GPU 가상화 기술인 ‘NVIDIA vGPU’와 가상 데스크톱 인프라(VDI) 및 애플리케이션 가상화 플랫폼인 ‘옴니사 호라이즌(Omnissa Horizon)’을 결합해 기업의 다양한 AI 워크로드를 지원할 수 있는 주요 활용 사례를 발표했다.
최근 기업들은 AI 인프라 구축을 위해 컨테이너(Containers)와 GPU 클러스터를 적극 활용하고 있다. 데이터를 주고받는 API 파이프라인이나, 일회성 작업인 비상태(Stateless) 컴퓨팅에서는 이 조합이 빠르고 효과적이기 때문이다.
하지만 모든 AI 작업이 이 방식과 잘 맞는 것은 아니다. PC 바탕화면처럼 지속적인 데스크톱 환경이 필요하거나, API 지원이 안 되어 전용 프로그램(Thick-client)을 직접 띄워야 하는 경우, 혹은 GPU로 렌더링된 화면을 직접 보면서 작업해야 하는 경우에는 기존의 컨테이너 인프라만으로는 한계가 있다.
업체 측에 따르면, 옴니사는 이러한 워크로드를 위해 호라이즌(Horizon)과 NVIDIA vGPU를 결합한 아키텍처를 제시한다. 옴니사 호라이즌은 가상 데스크톱 인프라(VDI) 및 애플리케이션 가상화 솔루션으로, 사용자가 개인 컴퓨터나 스마트폰을 통해 회사 서버에 구축된 가상 PC(윈도우/리눅스 등)에 원격으로 접속해 안전하게 업무를 볼 수 있도록 지원한다.
NVIDIA vGPU는 하나의 GPU를 여러 가상 머신(VM)이 나누어 쓸 수 있게 만드는 NVIDIA의 가상화 소프트웨어 기술로서, 대형 서버의 GPU 성능을 쪼개어 여러 사용자나 가상 PC(VDI)에 안전하게 배분할 수 있다. 기업은 이를 통해 AI 개발자 워크스페이스 성능 최적화, 레거시 애플리케이션 자동화, 사람과 AI가 함께 수행하는 업무, 시각적 AI 등 다양한 환경에서 GPU 기반 컴퓨팅 자원을 보다 유연하게 활용할 수 있다.
AI 개발자 워크스페이스… 필요한 만큼 GPU 자원 활용
AI 엔지니어는 모델 학습과 실험을 위해 높은 수준의 컴퓨팅 성능이 필요하지만, 기존에는 정적인 GPU 할당이나 전용 베어메탈(Bare-metal, 물리 서버) 장비에 의존하는 경우가 많았다. 이 방식은 장비를 확보하는 데 수주가 걸릴 수 있고, 실험이 끝난 후에는 GPU 자원이 유휴 상태로 남는 문제가 있다.
옴니사 호라이즌과 NVIDIA vGPU를 활용하면 AI 개발자에게 GPU 가속 워크스페이스를 온디맨드(On-demand, 필요할 때 즉시 제공) 방식으로 제공할 수 있다. 개발자는 필요한 환경을 수분 내에 구성하고, 작업 중 더 높은 GPU 컴퓨팅 티어가 필요할 경우 성능을 확장한 뒤 작업이 끝나면 자원을 반납할 수 있다는 설명이다.
예를 들어 글로벌 제약·생명과학 기업의 연구개발(R&D) 엔지니어는 NVIDIA vGPU 기반 Horizon AI 워크스페이스에서 자체 화합물 라이브러리를 활용해 단백질 구조 예측 모델을 파인튜닝(Fine-tuning, 기존 AI 모델을 특정 목적에 맞게 추가 학습)할 수 있다.
또한 데이터 유출 방지(DLP) 기능으로 보호되는 세션에서 작업하고, 집중적인 연산이 필요한 경우에는 더 높은 GPU 프로파일을 사용할 수 있다. 이를 통해 AI 개발 환경 구축에 필요한 시간을 기존 수주일에서 1시간 미만으로 단축할 수 있다.
레거시 GUI 애플리케이션 자동화… API 없는 업무에도 AI 에이전트 적용
기업의 핵심 업무 중에는 여전히 API를 제공하지 않는 틱 클라이언트 애플리케이션을 사용하는 경우가 많다. ERP, 핵심 금융 시스템, SCADA(감시제어 및 데이터 수집) HMI(인간-기계 인터페이스) 등이 대표적이다. 이러한 애플리케이션은 화면과 사용자의 상호작용을 기반으로 작동하기 때문에 단순한 컨테이너 기반 자동화만으로는 AI를 적용하기 어려울 수 있다.
옴니사 호라이즌과 NVIDIA vGPU는 이러한 환경에서 AI 에이전트가 애플리케이션의 화면을 직접 인식하고 상호작용할 수 있도록 지원한다. NVIDIA vGPU가 화면을 GPU 기반으로 정밀하게 렌더링(Rendering)하기 때문에 비전 모델(Vision Model)이 UI(사용자 인터페이스)의 상태를 안정적으로 인식하고 업무를 수행할 수 있다는 것이다.
예를 들어 전력망 운영 기업은 옴니사 호라이즌 세션에 AI 에이전트를 배포해 레거시 SCADA 대시보드를 24시간 모니터링하고 이상 징후를 기록하거나 정비 작업 지시서를 생성하도록 구성할 수 있다. 또한 기존에 사람에게 적용하던 거버넌스(Governance), 세션 녹화(Session Recording), 접근 제어(Access Control) 정책을 AI 에이전트에도 적용할 수 있다.
인간과 AI가 함께 수행하는 하이브리드 업무 지원
계약서 검토, 자금세탁방지(AML) 조사, 보안운영센터(SOC) 업무와 같은 고위험·고중요 업무에서는 AI가 데이터를 수집하고 분석하더라도 최종적인 판단은 사람이 내리는 방식이 중요하다.
이때 AI가 수행한 업무를 사람이 자연스럽게 이어받을 수 있는 환경이 필요하다. 호라이즌에서는 관리자가 AI 에이전트가 실행 중인 라이브 세션(Live Session)에 직접 참여해 에이전트가 보고 있는 화면과 작업 상태를 실시간으로 확인할 수 있다. 별도로 작업 환경을 재구성하거나 이전 작업의 맥락을 다시 파악할 필요가 없어 사람과 AI 간 업무 전환을 보다 원활하게 할 수 있다고 업체 측은 전했다.
예를 들어 로펌의 선임 파트너는 AI가 계약서를 검토하고 주석을 추가하는 과정을 실시간으로 확인하고 필요한 경우 직접 개입할 수 있다. 이를 통해 인수합병(M&A) 계약의 1차 검토 업무를 보다 신속하게 수행하면서도 사람의 감독과 규정 준수(컴플라이언스)를 유지할 수 있다.
GPU 렌더링 기반 시각적 AI… 의료·BIM·시뮬레이션 등 고성능 업무 지원
일부 AI 워크로드는 일반적인 텍스트나 구조화된 데이터가 아니라 GPU를 통해 렌더링된 시각적 정보 자체를 입력 데이터로 사용한다. 의료 영상, BIM(건축정보모델링), VFX(시각효과) 및 각종 시뮬레이션 결과 등이 대표적인 사례다.
이러한 환경에서는 GPU 렌더링이 데이터를 시각화하는 핵심 과정인 만큼, GPU 성능과 AI 추론을 함께 지원할 수 있는 환경이 필요하다. NVIDIA vGPU는 하나의 세션에서 GPU 렌더링과 AI 비전 모델 추론을 동시에 수행할 수 있도록 지원하며, 물리적인 고성능 워크스테이션에 대한 의존도도 줄일 수 있다.
예를 들어 건축·엔지니어링·건설(AEC) 기업은 Horizon 환경에서 GPU로 렌더링된 BIM 화면을 AI 비전 모델이 분석하도록 구성할 수 있다. 이를 통해 수백 개의 BIM 모델에서 설계 간섭(Clash)이나 건축 규정 준수 문제를 자동으로 확인하고, 시공 전 품질보증(QA) 검토에 소요되는 시간을 수일에서 수시간 수준으로 단축할 수 있다는 설명이다.
옴니사, 컨테이너를 넘어 기업의 실제 업무 환경으로 AI 확장 지원
AI 도입이 확대되면서 기업의 AI 인프라는 단순히 대규모 GPU 클러스터를 확보하는 것만으로 충분하지 않다. 실제 업무 환경에서 사용되는 데스크톱과 GUI 기반 애플리케이션, GPU 렌더링 데이터, 그리고 사람의 판단이 필요한 업무까지 AI를 확장하는 것이 중요해지고 있다.
옴니사는 호라이즌과 NVIDIA vGPU를 기반으로 이러한 환경에서 AI를 보다 안전하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 특히 이미 Horizon을 업무 환경에 활용하고 있는 기업은 기존 가상 애플리케이션 및 데스크톱 환경을 기반으로 AI 에이전트와 GPU 가속 워크로드를 확장할 수 있다.
옴니사는 엔비디아와의 협력을 통해 기업이 기존 업무 환경과 인프라를 활용하면서 AI 도입 범위를 확대하고, 컨테이너 기반 환경만으로는 접근하기 어려운 고가치 업무까지 AI를 적용할 수 있도록 지원할 계획이다.
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