GPU as a Service · Private GPU Cloud

Vulcan

사내 GPU 서버를, 우리 회사만의 GPU 클라우드로

보유하신 베어메탈 GPU 서버를 Helm 한 줄로, 멀티테넌트 셀프서비스 클라우드로 전환하는 사내 GPUaaS 플랫폼입니다. 클라우드 불필요, 기존 DGX/HGX 위에 그대로 얹습니다. 누구나 쓸 수 있게 · 누가 썼는지 보이게 · 데이터는 사내에 그대로.

소개 영상

이 중 하나라도 해당되시나요?

며칠씩 걸리는 GPU 요청

GPU 받으려면 매번 슬랙·메일로 요청하고 며칠씩 기다린다

활용률 30% 미만

사내 GPU 활용률이 30%도 안 된다

셋업에 반나절

DevOps가 신규 사용자 환경 셋업에 반나절씩 쓴다

블랙박스 운영

누가 어떤 GPU를 얼마나 쓰는지 아무도 모른다

클라우드 청구서 부담

월 단위 클라우드 GPU 청구서가 부담된다

데이터 반출 불가

모델·데이터를 외부 클라우드에 못 올리는 사업이다

좀비 자원

PoC 끝난 자원이 회수되지 않고 그대로 남아 있다

K8s 인력 부족

Kubernetes까지 직접 운영할 전문 인력이 부족하다

사내에 GPU가 있는데도 이런 증상이 반복된다면 하드웨어가 아니라 운영 구조의 문제입니다. 8개 중 3개 이상 해당되면 Vulcan 도입을 진지하게 검토하실 시점입니다.

One Platform. Three Promises.

중앙 관제

Admin 한 명이 GPU 노드·사용자·쿼터·과금을 단일 콘솔에서 통제 — 흩어진 자원이 하나의 관리 화면으로

셀프서비스

사용자가 직접 워크스페이스를 발급 — 관리자 승인 불필요 · VSCode·Terminal·SSH 3-way 즉시 접속

멀티테넌트 격리

namespace + RBAC + NetworkPolicy로 사용자·프로젝트 간 완전 격리 — 데이터·트래픽 상호 차단

같은 GPU 서버, 완전히 다른 운영

Before · Vulcan 없이After · Vulcan 도입 후
GPU 받으려면 슬랙 요청 → 며칠 대기콘솔 클릭으로 즉시 워크스페이스 발급
사용자 환경 셋업 한 사람당 반나절SSH·방화벽·드라이버 전부 자동
사용량 추적 불가 — 블랙박스 운영사용자·프로젝트별 사용 이력 자동 기록
방치 워크스페이스 회수 절차 없음콘솔에서 Stop · Restart · Delete 한 번에
결국 외부 클라우드 GPU 추가 비용사내 GPU 활용률 회복 → 클라우드 비용 절감

핵심 효과

3일 → 분

워크스페이스 발급 리드타임

반나절 → 0분

DevOps 환경 셋업

0 → 100%

사용 이력 가시성

30~80%↓

클라우드 GPU 비용

단순 GPU 대여가 아닌, GPU 플랫폼

사용자 셀프서비스 — 관리자 승인 0단계

콘솔에서 GPU·저장용량·이미지 선택 후 클릭 한 번. namespace·컨테이너·PVC·쿼터·정책 자동 생성

운영 자동화 — 2-Click 노드 등록

GPU 노드 Probe → Provision 두 번 클릭이면 드라이버·k3s·VPN 자동 구성. DevOps 개입 없음

가시성 · Chargeback — 1초 단위 메트릭

DCGM 기반 사용 이력 자동 집계. 부서·계열사 내부 과금, 쿼터·예산 통제, 감사 로그까지

100% 사내 · 에어갭 — 외부 호출 0

모든 구성요소가 사내망에서 동작. 폐쇄망에서도 동일 UX · 금융·의료·공공·국방 요건 충족

Full ML Lifecycle — 발급부터 서빙·과금까지

01

Workspace

GPU 수·이미지(VSCode/SSH) 선택 후 셀프 발급 — 브라우저 터미널·VSCode로 설치 없이 즉시 개발

02

Models

학습·가중치 저장 — 워크스페이스에서 학습한 모델을 그대로 관리

03

Endpoints

모델을 vLLM API 엔드포인트로 서빙 — API Key 발급

04

Monitor

사용량·과금 자동 집계 — 사용자·프로젝트별 이력 추적

콘솔 하나로 끝나는 운영 (Product Tour)

01

인프라 관제

Admin 대시보드에서 GPU·VPN·워크스페이스 총괄 · 노드 자동 등록(Probe → Provision) · 8-GPU 실시간 사용률·온도·전력 모니터링

02

거버넌스

Tenant → Project → 사용자까지 위저드로 — GPU 쿼터·역할을 클릭 몇 번에 배정, SSO 계정(Keycloak) 자동 발급

03

셀프서비스 · 개발 · 서빙

워크스페이스 셀프 발급 → 브라우저 터미널·VSCode 개발 → 그 모델을 그대로 vLLM 엔드포인트로 서빙

04

운영 심화

DGX 노드 상세, VPN·SSH 게이트웨이(sshpiper·포트 포워딩), 워크스페이스 상태 추적까지 — 별도 SSH 접속 없이 전부 콘솔에서

이 네 분께, Vulcan이 필요합니다

AI 연구원 · ML 엔지니어

"오늘 학습 돌려야 하는데 또 슬랙으로 GPU 빌려야 해요" → 한 번 클릭으로 본인 워크스페이스 발급 · VSCode·SSH 익숙한 도구 그대로

DevOps · 인프라 담당자

"신규 연구원 환경 셋업, 한 사람당 반나절 들어요" → SSH 키·방화벽·드라이버 전부 자동 · K8s 전문가 없이도 운영

CTO · R&D 임원

"GPU 활용률 30%인데 클라우드 청구서는 매달 늘어요" → 사내 GPU 활용률 가시화 · 클라우드 의존도 단계적 감축

CISO · 보안·컴플라이언스

"모델·데이터를 외부 클라우드에 못 올려요" → 100% 사내 · 폐쇄망 운영 · 금융·의료·공공·국방 요건 충족

즉시 가치를 만드는 5가지 시나리오

01

연구소 · 국책

학생·연구원 셀프서비스 GPU 할당 · 프로젝트 단위 쿼터로 예산 집행 투명화

02

AI 스타트업

사내 GPU를 내부 SaaS로 전환 · RunPod·Lambda 등 외부 클라우드 비용 절감

03

대기업 R&D

계열사 Domain · 부서 Project · 팀 단위 사용 이력 자동 기록 · 내부 과금·감사 대응

04

교육 · MOOC

강의별 워크스페이스 1클릭 발급 · 학기 종료 시 일괄 회수

05

공공 · 국방

외부망 차단 환경에서 Harbor 사내 mirror로 동일 UX 제공 (에어갭)

1주 PoC로 시작하세요

자사 GPU에 Vulcan 설치 후 워크스페이스 5개 발급 — 1주 PoC로 클라우드 GPU 대비 비용·대기시간을 직접 비교해 보실 수 있습니다. 기술 문서 사전 검토 가능, 에어갭 환경은 Harbor 사내 mirror 구성안을 별도 협의합니다. vulcan.apps.azwell.ai · 02-550-4888

제품 문의하기