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COMPANY / GPU & AI INFRASTRUCTURE ENGINEERING

GPU 서버부터 스토리지·네트워크·운영까지 연결합니다.

Litte는 Liberta의 엔터프라이즈 서버·데이터 인프라 경험을 바탕으로, 목표 워크로드에 맞춘 GPU 컴퓨팅, 소프트웨어 정의 스토리지·AI 데이터 플랫폼, 고속 네트워크와 MLOps 운영 조건을 함께 설계합니다.

WORKLOAD

01 / AI INFRASTRUCTURE SCOPE

지금 검토할 연결 지점을 선택하세요.

GPU·데이터·네트워크·운영 조건은 서로 연결됩니다. 아래 선택은 진단 결과나 제공 범위가 아니라, AI 인프라 아키텍처에서 먼저 확인할 질문을 살펴보는 탐색입니다.

먼저 검토할 연결 지점을 선택하세요.

REFERENCE SCOPE

인프라 검토 범위 참고

GPU COMPUTE

워크로드가 요구하는 GPU 서버·계산 자원

학습·추론의 특성을 기준으로 GPU 서버, 확장 방식과 자원 할당의 주요 설계 항목을 정리합니다.

STARTING SIGNAL / 먼저 볼 상황
학습·추론 작업량과 동시성이 용량 기준으로 정리되지 않은 경우
ENGINEERING QUESTION / 검토 질문
모델 규모, 정밀도, 병렬화와 동시 작업을 어떤 GPU·패브릭 구성으로 연결할 것인가?

CONNECTED LAYERS

  1. COMPUTE
  2. DATA
  3. SCHEDULING

PUBLIC LIBERTA BASIS / SCOPE CONTINUITY

기존 인프라 사업 범위를 Litte의 설계 체계로 이어갑니다.

기존 Liberta 공개 홈페이지에서 소개한 엔터프라이즈 서버, GPU 인프라, 소프트웨어 정의 스토리지·데이터 플랫폼, AI 컨설팅과 MLOps 범위를 현재의 워크로드 중심 구조 안에서 확인할 수 있습니다.

REFERENCE CONTINUITY / 기준 연결

SERVER PLATFORMSGPU SERVER & COMPUTE

범용 서버·GPU 서버 검토 범위를 워크로드, 전력·냉각, 노드 연결과 자원 할당 기준으로 이어갑니다.

PUBLIC BASIS / 기존 공개 범위
기존 공개 소개의 Dell·Lenovo 기반 서버 범위를 참고하되, 현재 공급 제품과 공식 관계는 프로젝트 시점에 별도 확인합니다.
REVIEW INPUTS / 현재 검토 입력
목표 워크로드 · GPU/CPU 자원 · 전력·랙 조건 · 기존 서버 환경
위 제조사·제품명은 기존 공개 페이지의 소개 범위를 설명하기 위한 명칭입니다. 현재 파트너 지위, 재판매 권한, 공급 가능 여부 또는 지원 조건을 의미하지 않습니다.

기존 Liberta 공개 홈페이지 확인 새 창에서 열기

구체적인 설계·공급·구축·시험·운영 범위와 산출물은 프로젝트별 요구사항과 계약 범위에 따라 정합니다.

Solutions 전체 구조 보기

02 / ENGINEERING METHOD

제품 선정 전에 검토 기준을 정리합니다.

구성은 환경에 따라 달라질 수 있지만, 어떤 요구사항과 기준을 우선할지는 일관된 원칙으로 다룹니다.

ENGINEERING REVIEW THREAD

REFERENCE PATH
01 WHAT / 검토 범위
GPU Compute 설계 범위REFERENCE
02 HOW / 수행 방법
Workload First 진단 기준REFERENCE
03 OUTPUT / 기준 산출물
현재 환경과 인프라 제약DIAGNOSE

표시된 범위와 방법은 검토 질문을 구성하기 위한 참고 경로입니다. 실제 공급·구축·산출물 범위는 프로젝트 입력과 검증 기준을 확인한 뒤 확정합니다.

원칙을 선택하면 연결되는 수행 단계와 산출물을 확인할 수 있습니다.

REFERENCE METHOD

01 / WORKLOAD FIRST

WORKLOAD FIRST

제품보다 워크로드를 먼저 봅니다.

모델 특성, 데이터 흐름, 동시 작업과 운영 환경의 설계 요구사항을 먼저 정리합니다.

CONNECTED STAGE / 연결 단계
DIAGNOSE
REFERENCE OUTPUT / 기준 산출물
현재 환경과 인프라 제약

이 연결은 일반 수행 구조를 설명하기 위한 기준이며, 프로젝트별 범위·일정·산출물을 확정하지 않습니다.

03 / DELIVERY CHAIN

GPU 인프라 요구사항을 수행 기준으로 전환합니다.

GPU 서버·스토리지·네트워크·MLOps(운영 자동화)를 진단, 설계, 검증, 운영 이관 단계로 연결합니다. 실제 범위와 산출물은 프로젝트별로 정합니다.

수행 단계를 선택하면 방법, 산출물 기준과 다음 검토 경로가 함께 갱신됩니다.

REFERENCE PREVIEW

01 / DIAGNOSE

Workload First 진단 기준

DIAGNOSE

METHOD / 수행 방법
워크로드, 현행 GPU·서버·스토리지·네트워크와 운영 제약을 함께 확인합니다.
OUTPUT BASIS / 산출물 기준
현재 환경과 인프라 제약
NEXT REVIEW / 다음 검토
설계 입력과 대안 범위 정리

첫 단계는 공통 수행 구조를 보여주는 참고 화면입니다. 항목을 선택하면 해당 검토 정보가 반영됩니다.

04 / COMPANY BASIS

기술 선택을 실행 가능한 결정으로 정리합니다.

비전과 미션은 추상적인 미래상이 아니라 워크로드, 검증 기준과 운영 이관을 연결하는 엔지니어링 판단 기준입니다.

VISION

AI가 아이디어를 넘어 움직이는 환경

컴퓨팅, 데이터와 운영 체계가 연결되어 AI가 실제 업무와 서비스로 이어지는 기반을 지향합니다.

MISSION

복잡한 인프라를 실행 가능한 결정으로

요구사항, 설계 대안, 책임 경계와 검수 기준을 명확히 해 다음 결정을 가능하게 합니다.
밝은 검증실에서 AI 인프라 상태와 운영 이관 기준을 확인하는 엔지니어
REFERENCE VIEW / VISION / VALIDATION & HANDOFF

START WITH YOUR WORKLOAD

목표 워크로드부터 도입을 검토합니다.

목표 워크로드, 현재 환경, 예상 규모와 일정 중 확인된 범위만으로 초기 상담을 시작할 수 있습니다.

아키텍처 검토 요청