매니지드 클라우드 HPC 매니지드 클라우드 HPC

MAXFlops

소재 연구를 위한 대규모 계산 환경을, 장비 조달과 운영 부담 없이. 필요할 때 켜서 쓰는 전용 HPC 클러스터를 설계·구축해 드립니다.

  • 클라우드 기반으로 설계 후 구축, 곧바로 사용
  • 사내 HPC 부족·대기 시 즉시 조달 가능한 클라우드 자원
  • Solver 별로 튜닝된 환경 — 연구자가 직접 손볼 필요 없음
  • 운영·모니터링까지 포함한 매니지드 서비스

연구가 멈추지 않게 만드는 컴퓨팅

Cloud
클라우드 위에 즉시 구축
On-demand
필요한 만큼 즉시 확장
Managed
운영 · 모니터링 포함
Tuned
Solver별 최적 환경
Features

핵심 기능

연구자가 인프라를 신경 쓰지 않고 계산에만 집중할 수 있도록, 설계부터 운영까지 통합해서 제공합니다.

매니지드 클라우드 HPC

클라우드 위에 연구팀 전용 클러스터를 설계·구축합니다. 별도의 데이터센터·관리자가 필요 없습니다.

Solver별 튜닝

DFT · MD 등 주요 솔버에 맞춰 컴파일·라이브러리·통신 설정을 최적화. 같은 자원에서 더 빠른 결과를 얻습니다.

즉시 확장

사내 HPC 부족이나 대기열이 길어질 때, 추가 노드를 즉시 켜서 캠페인을 멈추지 않게 합니다.

작업 스케줄러

Slurm 기반 표준 스케줄러로 팀 단위 자원 분배. 우선순위·쿼터·fair-share 정책을 적용합니다.

모니터링·운영

자원 사용률·큐 상태·작업 이력을 실시간으로 확인하고, 장애 대응은 버추얼랩 운영팀이 함께합니다.

쓴 만큼의 비용

필요한 시간 동안만 자원을 띄워 사용하는 클라우드 과금 구조. 유휴 장비를 떠안지 않습니다.

How it works

도입 방식

워크로드를 듣고, 그에 맞게 클러스터를 설계해 구축합니다. 그 다음은 바로 사용 — 그게 전부입니다.

  1. 01

    자원 요구사항 정의

    주로 돌릴 솔버, 동시 사용자 수, 데이터 크기, 예산 범위를 함께 정리합니다.

  2. 02

    클러스터 설계 · 구축

    클라우드 위에 인스턴스·네트워크·스토리지·소프트웨어 스택을 설계하고, 솔버에 맞춰 튜닝해 띄웁니다.

  3. 03

    사용 · 운영

    연구자는 작업만 제출하면 됩니다. 모니터링·장애 대응·필요 시 확장은 버추얼랩이 담당합니다.

Use cases

이런 곳에서 활용됩니다

대규모 소재 계산 캠페인

많은 후보 구조에 대한 DFT·MD 스크리닝, 수천 잡 단위의 데이터 생성 파이프라인.

AI 학습용 대용량 데이터 생성

소재 ML 모델 학습을 위한 계산 데이터셋 구축 — 일정 시간 안에 끝내야 하는 워크로드.

일상적인 DFT · MD 계산

사내 HPC 부족으로 대기 중인 일반 계산을, 필요한 만큼만 클라우드로 이전.

단기 공동 연구 · 프로젝트

기간이 정해진 과제 동안 전용 자원을 띄워 쓰고, 끝나면 정리. 장비 조달 부담 없음.

계산이 멈추지 않게, 인프라부터 풀어드립니다

주로 돌리는 솔버·필요한 규모·일정만 알려주시면, 적합한 구성안과 예상 비용을 함께 정리해 드립니다.