R&E Together 플랫폼 소개
- R&E Together 시스템은 ScienceDMZ 기술을 활용한 연구전용 네트워크, GPU 기반의 고속전송 최적화 서버(DTN)을 연계하여 고속의 빅데이터 공유 시스템 위에 Kubernetes, Jupyter Notebook, Kubeflow등의 머신러닝을 위한 툴을 연계한 컨테이너기반의 AI 실시간 분석 플랫폼 입니다.
- 분산 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 기반의 오케스트레이션 기술 Kubernetes와 분산 머신러닝을 위한 Kubeflow를 이용한 분산된 리소스를 마치 하나의 거대한 컴퓨터와 같이 사용할 수 있는 서비스를 제공합니다.
- 소프트웨어 정의 스토리지 기술 Ceph과 스토리지 오케스트레이션 기술 Rook을 연계하여 사용자들이 빠르고 쉽게 데이터를 교환할 수 있습니다.
- Jupyter Notebook의 경우 개별 사용자와 그룹 사용자로 나누어 구성할 수 있으며, 여러 그룹의 사람들이 같은 AI 연구 환경을 구성하고자 하는 경우 그룹사용자 서비스를 사용하면 손쉬운 그룹관리가 가능합니다.
- 연구자들의 경우 연구 환경을 구성하는데 많은 시간을 소비하는데, 현재 구성한 연구 환경을 저장/복구가 가능하며, 다른 R&E Together 시스템 사용자와 연구 환경 공유가 가능한 서비스를 제공합니다.
R&E Together 시스템 구축 기관
- 한국과학기술정보연구원, 한국항공우주연구원, 한국화학연구원, 한국한의학연구원, 한국핵융합에너지연구원, 한국과학기술연구원, 한국에너지기술연구원, 한국생명공학연구원 등이 R&E Together 플랫폼을 구축하여 인공지능 연구에 활용하고 있습니다.
기대효과 및 활용방안
- 출연연연구소에서 수행되는 AI 연구 생산성을 향상시키고, 머신러닝을 위한 컴퓨팅 자원을 공유하는 효율적 플랫폼을 제공하고자 합니다.
- KISTI/KREONET과 출연연의 AI 연구자들과의 긴밀한 협업을 통해 실제 사용하고 있는 AI 연구 환경을 플랫폼으로 구현하고 이를 통한 시너지효과를 극대화할 수 있습니다.
