온프레미스 비전 AI 플랫폼 비교: 워크스테이션형 vs 서버형 솔루션
온프레미스로 비전 AI 시스템을 도입할 때 데이터의 특성(이미지, 비디오)과 처리 요건(실시간성, 정확도)에 따라 시스템 아키텍처가 크게 달라질 수 있습니다. 온프레미스 환경에서 비전 AI를 이용하기로 선택했다면 워크스테이션형과 서버형 중 조직에 적합한 기술 사양에 맞춰 도입해야 합니다. 워크스테이션형과 서버형의 차이점과 적합한 사용 사례를 살펴보겠습니다.
들어가며
지난 글에서 비전AI를 기업에 도입할 때 클라우드와 온프레미스 각각의 장단점과 플랫폼 선택 기준과, 온프레미스로 구축시에 어떤 것들을 핵심적으로 고려해야 하는지 알려드렸습니다.
SUPERB AI
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온프레미스 비전 AI 시스템을 도입할 때는 단순히 기술적 스펙만 고려해서는 안 됩니다. 조직의 규모, 보안 요구사항, 기술 인프라 및 사용자의 기술적 전문성 등 다양한 요소를 종합적으로 검토해야 합니다.
PA Consulting의 반 겔더렌은 "요즘 대부분 사람들이 AI에 대해 언급할 때 90%는 생성형 AI 기술에 대한 것이지만 생성형 AI와 LLM은 광범위한 AI 환경의 일부일 뿐이며 '전통적인' AI와 비교할 때 고유한 인프라 요구 사항이 있습니다. 예를 들어 머신 러닝 분류 및 회귀 모델과 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 다른 하위 집합입니다"라고 조언합니다. 조직이 AI 기술에 대해 다양한 층위로 접근할 필요가 있다는 것이죠.
특히 비전 AI 분야에서는 데이터의 특성(이미지, 비디오)과 처리 요건(실시간성, 정확도)에 따라 시스템 아키텍처가 크게 달라질 수 있습니다. 온프레미스 환경에서 비전 AI를 이용하기로 선택했다면, 조직에 적합한 기술 사양에 맞춰 도입해야 합니다. 워크스테이션형과 서버형의 차이점과 적합한 사용 사례를 살펴보고, 슈퍼브에이아이의 온프렘 스탠다드(워크스테이션형)와 온프렘 엔터프라이즈(서버형) 솔루션을 비교 분석하겠습니다.
온프레미스 비전 AI 구축의 2025 최신 트렌드
1. 실시간 AI 비전을 위한 엣지 컴퓨팅
보안 카메라, 산업용 센서와 같은 엣지 디바이스에서 직접 실행되는 컴퓨터 비전 모델이 늘고 있습니다. 엣지 AI는 데이터를 로컬에서 처리함으로써 지연 시간을 줄이고 보안을 강화하며 클라우드 기반 컴퓨팅에 대한 의존도를 최소화합니다.
워크스테이션형 비전 AI 솔루션은 이러한 엣지 컴퓨팅 트렌드를 반영한 대표적인 사례입니다. 데이터 반출 불가 환경에서 추론하고, 고속 생A산라인의 불량을 감지하는 등 지연 시간을 최소화할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅과 관련된 내용은 다음 글에서 좀 더 자세히 설명 드리겠습니다.
2. 이미지 데이터에서 자기 지도 학습의 부상
기존의 AI 학습은 라벨이 지정된 대규모 데이터 세트에 의존하기 때문에 큐레이션에 많은 시간과 비용이 소요될 수 있습니다. 자기 지도 학습(Self-supervised learning, SSL)은 AI 모델이 레이블이 없는 데이터에서 패턴과 구조를 학습할 수 있도록 하여 이러한 의존성을 줄이고 확장성과 적응력을 높입니다.
컴퓨터 비전에서 SSL은 제조 결함 감지, 특수한 안보 환경, 자율주행 시스템과 같이 레이블이 지정된 데이터가 부족한 분야에 특히 유용합니다. 원시 이미지 데이터에서 학습함으로써 모델은 수동 라벨링 없이도 물체와 패턴에 대한 이해를 개선할 수 있습니다.
예를 들어, 비전 AI 모델은 더 작거나 노이즈가 많은 데이터 세트에서 학습한 경우에도 자가 지도 학습을 활용하여 물체 감지 성능을 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 비전 시스템은 최소한의 재교육으로 다양한 환경에서 작동할 수 있어 로봇 공학, 농업, 스마트 보안관제와 같은 산업에서 유연성을 향상시킬 수 있습니다.
SSL이 계속 발전함에 따라 보안이 중요한 제조 현장, 보안관제 현장 등에서 온프레미스로 비전 AI를 학습, 재학습하고 고도화된 커스터마이징을 할 수 있게 되어 대규모 서버형 비전 AI 솔루션에 대한 수요도 늘고 있습니다.
3. 멀티모달 AI 통합
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오와 같은 여러 유형의 데이터를 동시에 처리하고 통합할 수 있습니다. 기업의 데이터는 다양한 형태로 생성되기 때문에 여러 형태의 데이터를 동시에 처리하는 것이 비즈니스 인사이트를 도출하는 데에 도움이 됩니다.
인간이 시각, 음성, 청각과 같은 여러 감각을 사용하여 정보를 처리하기 때문에, 멀티모달 AI가 부상하고 있습니다. 컨텍스트와 함께 데이터를 이해하고 추론해야 하는 산업 분야(자율 주행, 고객 서비스 등)에서 매우 효과적입니다.
보안관제 상황에서도 CCTV의 동영상을 사람이 모니터링할 때, 위험 상황에 대한 알람이나 보고는 말과 글로 해야 합니다. 동영상 중 필요한 프레임을 검색할 때는 자연어로 검색할 수 있어야 합니다. 이렇게 LLM과 VLM이 함께 사용되는 형태가 늘어나게 되면서, 기술적 전문성이 높은 사용자들에게 필요한 고도화된 커스터마이징, 대규모 데이터 처리 환경에 최적화된 서버형 비전 AI 솔루션에 대한 필요성이 커지고 있습니다.
워크스테이션형 vs 서버형 비전 AI 솔루션: 주요 차이점
인프라 요구사항
워크스테이션형 솔루션은 일반적으로 독립형 고성능 컴퓨터나 산업용 PC에서 운영됩니다. 이러한 시스템은 설치와 유지 관리가 간단하며, 별도의 서버룸이나 데이터센터 인프라 없이도 운영할 수 있습니다.
서버형 솔루션은 엔터프라이즈급 서버 하드웨어와 네트워크 인프라를 필요로 합니다. 이는 데이터센터 또는 전용 서버룸에 설치되며, 고성능 GPU 클러스터, 대용량 스토리지, 고속 네트워크 장비 등을 포함할 수 있습니다. 초기 설치 비용과 유지 관리 비용이 높지만, 확장성과 성능 면에서 우수합니다.
확장성과 성능
워크스테이션형 솔루션은 단일 위치나 생산 라인에서의 사용에 최적화되어 있습니다. 일반적으로 동시에 처리할 수 있는 비전 AI 워크로드의 수가 제한적이며, 처리 가능한 이미지나 비디오 스트림의 수와 해상도에 한계가 있습니다. 그러나 특정 작업(예: 제조 라인에서의 결함 검출)에 특화된 성능을 제공할 수 있습니다.
서버형 솔루션은 여러 위치나 여러 생산 라인의 비전 AI 워크로드를 중앙에서 관리하고 처리할 수 있습니다. 수백 개의 카메라나 이미지 소스로부터 데이터를 수집하고 분석할 수 있으며, 고해상도 이미지나 비디오의 실시간 처리에도 적합합니다. 또한 사용자 수나 워크로드에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당할 수 있는 유연성을 제공합니다.
사용자 인터페이스와 접근성
워크스테이션형 솔루션은 일반적으로 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공하여 머신러닝이나 AI 지식이 없는 현장 직원도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 시각적 모델 훈련 도구, 드래그 앤 드롭 기능, 템플릿 기반 워크플로우 등을 통해 비전문가도 비전 AI 시스템을 구성하고 운영할 수 있습니다.
서버형 솔루션은 더 복잡한 설정 옵션과 고급 기능을 제공하며, 주로 데이터 과학자, ML 엔지니어, IT 전문가가 사용하도록 설계되어 있습니다. 웹 기반 대시보드, API 인터페이스, 명령줄 도구 등 다양한 접근 방식을 지원하여 세밀한 제어와 커스터마이징이 가능합니다.
제품 비교: 슈퍼브에이아이 온프렘 스탠다드 vs 온프렘 엔터프라이즈
슈퍼브에이아이는 다양한 비즈니스 요구사항을 충족시키기 위해 두 가지 온프레미스 비전 AI 솔루션을 제공합니다. 다음은 온프렘 스탠다드(워크스테이션형)와 온프렘 엔터프라이즈(서버형)의 주요 특징과 차이점을 비교한 것입니다.
타겟 고객 및 사용 사례
온프렘 스탠다드는 다음과 같은 고객 및 사용 사례에 적합합니다:
- 제조업체, 공장, 생산 현장과 같이 단일 위치에서의 비전 AI 적용이 필요한 환경
- AI 전문 지식 없이 비전 AI 시스템을 운영해야 하는 현장 직원
- 데이터 반출이 불가능한 보안 환경에서 실시간 추론이 필요한 경우
- 불량 감지, 품질 검사와 같은 특정 작업에 최적화된 간단한 모델이 필요한 경우
- 현장에서 빠르게 모델을 재학습하고 업데이트해야 하는 상황
온프렘 엔터프라이즈는 다음과 같은 고객 및 사용 사례에 적합합니다:
- 여러 지점이나 시설에서 수집된 비전 데이터를 중앙에서 처리해야 하는 대기업 및 공공기관
- 높은 수준의 보안과 규정 준수가 요구되는 금융, 의료, 국방 분야
- 기존 IT 인프라와의 복잡한 통합이 필요한 경우
- 다양한 비전 AI 모델과 애플리케이션을 동시에 운영해야 하는 환경
- 고도화된 커스터마이징과 API 연동이 필요한 대규모 엔터프라이즈 환경
기술적 특징 비교
다음은 온프렘 스탠다드와 온프렘 엔터프라이즈의 주요 기술적 특징을 비교한 표입니다:
가격 및 TCO(총소유비용) 고려사항
온프렘 스탠다드는 다음과 같은 가격 및 비용 구조를 가집니다:
- 초기 하드웨어 투자 비용이 상대적으로 낮음 (워크스테이션급 하드웨어)
- 라이선스 비용이 합리적이며, 빠르게 시작할 수 있음
- IT 관리 오버헤드가 최소화되어 운영 비용이 낮음
- TCO 측면에서 중소기업 및 단일 시설 운영에 경제적
온프렘 엔터프라이즈는 다음과 같은 가격 및 비용 구조를 가집니다:
- 서버 인프라에 대한 상당한 초기 투자 필요
- 규모와 요구사항에 따른 맞춤형 라이선스 계약
- 전담 IT 인력이 필요하여 인건비 고려 필요
- 규모의 경제를 통해 대규모 운영 시 단위 처리당 비용 효율성 제공
(1년 내 초기 투자 비용 회수 가능) - 엔터프라이즈 수준의 지원 및 SLA 보장
결론: 비즈니스 요구사항에 맞는 온프레미스 비전 AI 선택 가이드
온프레미스 비전 AI 솔루션을 선택할 때는 현재의 비즈니스 요구사항뿐만 아니라 향후 성장 및 확장 계획도 고려해야 합니다. 다음은 의사결정에 도움이 될 수 있는 주요 고려사항입니다:
워크스테이션형 솔루션(온프렘 스탠다드)이 적합한 경우:
- 현장 중심의 비전 AI 적용이 필요한 제조업체
- 단일 시설 또는 생산 라인별 독립적 운영이 효과적인 환경
- IT 인프라와 전문 인력이 제한적인 중소기업
- 빠른 구축과 간편한 운영이 우선시되는 프로젝트
- 특정 작업에 최적화된 비전 AI 솔루션이 필요한 경우
서버형 솔루션(온프렘 엔터프라이즈)이 적합한 경우:
- 여러 지점/시설의 통합 관리가 필요한 대기업
- 높은 수준의 보안과 규정 준수가 중요한 금융/의료/공공 기관
- 다양한 비전 AI 애플리케이션을 동시에 운영해야 하는 복잡한 환경
- 기존 IT 인프라와의 깊은 통합이 필요한 경우
- 향후 대규모 확장이 예상되는 장기 프로젝트
비전 AI 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 온프레미스 솔루션 역시 더욱 강력하고 유연해지고 있습니다. 슈퍼브에이아이의 온프렘 스탠다드와 온프렘 엔터프라이즈는 각각 다른 비즈니스 요구사항을 충족시키기 위해 설계되었으며, 조직의 규모, 기술적 전문성, 보안 요구사항, 성능 기대치에 따라 최적의 선택이 달라질 수 있습니다.
자세한 정보와 맞춤형 컨설팅이 필요하시면 슈퍼브에이아이의 전문가와 상담하시기 바랍니다.