딥브레인 : 안정적인 GPU 확보로 비즈니스의 다양한 기회 얻어

DeepBrainAI에 대하여

딥브레인은 AI 휴먼을 바탕으로 콘텐츠를 만들고 키오스크, 컨시어지, 금융, 교육 등 양방향 서비스를 제공하는 인공지능 기술 기업입니다. 딥러닝 기술로 사람의 얼굴 표정을 학습해서 새로운 표정을 만들어내는 핵심 기술을 바탕으로 만들어낸 AI 휴먼은 텍스트만 제공하면 자연스러운 입 모양으로 읽어내는 독보적인 기술을 갖고 있습니다. 소개 영상 확인

위치: 대한민국

제품: Compute Engine, Cloud Speech to Text

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GS네오텍은 클라우드 전문 컨설팅 파트너이자, 국내 No.1 CDN 서비스 사업자입니다. 2019년 Google Cloud 파트너 (Partner) 자격을 획득했고, Google Cloud에서 인프라 및 워크플로를 빌드하는 부문에서 검증된 성공사례 및 기술역량을 보유한 파트너에만 부여되는 Infra - Service Specialization 인증을 획득했습니다. 클라우드 서비스 관리, 모니터링에서부터 비즈니스에 맞춘 가변성, 안정성 관리, 비용 최적화까지 GS네오텍은 클라우드의 End-to-End 서비스를 제공하며, 미디어, 게임, 포털, 쇼핑 등 각 분야의 No.1 고객사를 통해 증명된 기술력과 노하우를 지닌 클라우드 전문 기업 입니다.

딥브레인은 인공지능을 기반으로 사람을 쏙 빼닮은 AI 휴먼을 만들어내는 기업입니다. 사람의 얼굴을 컴퓨터로 그려내고, 생생한 표정과 말할 때 자연스러운 입 모양을 만들어내기 위해서는 학습을 위한 막대한 양의 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 구글 클라우드 플랫폼은 전 세계의 리전에서 제공하는 GPU 자원을 쉽고 안정적으로 확보해서 즉각 원하는 인공지능 모델을 운영할 수 있도록 해 주었습니다.

구글 클라우드 사용 효과

Spot Virtual Machines으로 저렴하면서도 막대한 GPU 자원 활용
구글 클라우드 플랫폼의 인공지능 관련 API로 즉각적인 서비스 제공
즉각적인 컴퓨팅 자원을 통해 다양한 비즈니스 시도 기회

낮은 비용으로 더 많은 GPU 자원 안정적으로 확보 일주일만에 모델 학습부터 50만 개 이상의 콘텐츠 생성

우리 곁에 가장 가까이 있는 인공지능 기술을 꼽자면 스마트폰이나 가전 제품에 들어가는 인공지능 어시스턴트를 먼저 떠올릴 수 있습니다. 사람의 말을 알아듣고, 필요한 정보들을 수집하고 적절하게 판단해서 말로 적절한 답을 꺼내주는 것이지요. 어쩌면 우리가 가장 기본적으로 인공지능에 기대하고 쉽게 떠올리는 이미지는 컴퓨터 속에 또 하나의 사람을 닮은 무엇인가를 만들어내는 것이지요.

딥브레인은 인공지능 기술을 기반으로 가상의 인간을 만들어내는 기업입니다. 딥브레인이 만들어내는 화면 속 사람은 24시간 쉬지 않고 뉴스를 전하는 아나운서가 되고, 시청자들과 실시간으로 소통하는 유튜브 크리에이터가 되기도 합니다. 때로는 우리에게 익숙한 사람의 흉내를 내기도 합니다.

컴퓨터 속에 사람을 그려내는 것은 컴퓨터 그래픽의 가장 오랜 숙제였고, 게임, 영화까지 넓게 쓰이는 역사 깊은 기술이지요. 하지만 딥브레인의 가상 인간은 단순히 사람의 얼굴을 흉내내는 것을 넘어서 말할 때 표정과 입 모양까지 자연스럽게 만들어내는 것이 특징입니다. 이는 단순한 그래픽 기술을 넘어 사람의 얼굴을 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 표정을 빚어낼 수 있는 인공지능 기술의 힘 덕분에 가능한 일입니다.

얼굴을 이해하는 인공지능 기술

대개 컴퓨터 그래픽으로 얼굴의 근육을 정교하게 표현하려면 실제 사람이 연기를 하고, 이를 모션 캡처 기법으로 읽어내는 경우가 많습니다. 똑같이 웃는 얼굴을 그린다고 해도 사람마다 표정을 만들어내는 방법이 다르기 때문에 아예 본인의 가장 자연스러운 얼굴을 컴퓨터로 ‘복사’하는 것이지요.

딥브레인의 AI 휴먼은 딥러닝 기술을 통해 사람의 얼굴을 정교하게 학습합니다. 특히 말할 때 입 모양과, 얼굴 주변의 움직임을 아주 자연스럽게 빚어내면서 이질감 없는 움직임을 보여줍니다. 서비스를 이용하는 입장에서는 따로 얼굴의 움직임을 입력할 필요 없이 텍스트로 된 대본을 건네기만 하면 이 AI 휴먼은 곧바로 쓸 수 있는 수준의 영상 결과물을 만들어 냅니다.

이를 위해서는 사람의 얼굴과 다양한 표정을 익혀야 합니다. 바로 인공지능의 학습이 필요한 순간입니다. 딥브레인은 구글 클라우드 플랫폼의 GPU를 통해 사람의 얼굴과 목소리를 학습하고, AI 휴먼을 만들어냅니다. 인공지능은 얼굴 근육의 움직임을 학습한 결과를 바탕으로 새로운 표정을 짓는 것은 물론이고 목소리를 흉내냅니다. 그리고 텍스트로 된 문장을 입력하면 정확한 입 모양과 억양으로 말을 하기도 합니다.

AI 휴먼이 만들어지고, 말을 하는 과정에는 학습과 이미지 처리, 음성 합성 등 다양한 기술이 쓰이는데, 이를 처리하는 핵심은 GPU에 있습니다. GPU는 아주 작은 프로세서들의 집합으로 병렬 처리를 통해 반복 작업을 빠르게 처리하는 능력이 있어서 그래픽을 처리하거나 인공지능 기술에 밀접한 관련이 있습니다.

특히 인공지능에 쓰이는 GPU 컴퓨팅의 핵심은 처리량에 있기 때문에 ‘얼마나 많은 양의 컴퓨팅 자원을 확보하느냐’에 따라 학습 속도와 학습 시간이 결정됩니다. 같은 시간에 더 많은 데이터를 학습할수록 더 나은 인공지능 결과물을 만들어내기 때문에 기업들은 안정적으로 더 많은 GPU 컴퓨팅 자원을 확보하는 것이 가장 큰 숙제이기도 합니다.

실제로 최근 딥브레인은 새로 AI 휴먼을 학습, 모델링하고, 50만 명이 넘는 개별 메시지를 만들어서 배포하는 작업을 1주일 만에 해 냈습니다. 막대한 컴퓨팅 파워가 필요했고, 딥브레인은 전 세계에 퍼져 있는 구글 클라우드 플랫폼 리전의 자원을 안정적으로 확보해서 최적의 결과물을 필요한 순간에 만들어 냈습니다.

김두현 딥브레인 개발그룹 이사는 구글 클라우드 플랫폼이 제공하는 GPU 자원의 성능과 유연성, 그리고 그 과정에서 비용적인 부담을 덜 수 있는 경제성 덕분에 급박한 상황에서도 안정적으로 원하는 결과를 만들어낼 수 있다고 설명합니다.

"정해진 시간 안에 학습을 하고, 개별 메시지를 이미지로 합성하려면 막대한 컴퓨팅 자원이 필요했습니다. 구글 클라우드 플랫폼은 수십대의 GPU를 안정적으로 제공하면서 급박한 상황에서도 막대한 양의 콘텐츠를 높은 수준의 결과물로 만들어 주었습니다."

이를 위해 Google Cloud와 GS네오텍은 딥러닝 기술을 이용한 자연어분석 및 음성/영상 처리기술 개발을 위해 AI/ML 기술 컨설팅을 제공했으며, 이를 통해 AI 영어회화, AI 가상모델과 같은 한층 더 고도화된 인공지능 서비스를 제공할 수 있었습니다.

경제적이고 안정적인 자원 확보의 숙제, Spot Virtual Machines

딥브레인은 여느 인공지능 기술 기업들과 마찬가지로 GPU 컴퓨팅의 활용도가 매우 높습니다. 하지만 GPU 컴퓨팅은 구성과 관리가 쉽지 않고 무엇보다 필요할 때 원하는 만큼의 성능을 확보하는 것이 어렵습니다. 기업들이 애를 먹고 있는 부분이기도 하고, 딥브레인 역시 늘 갖고 있던 고민이었습니다.

특히 최근 가상통화의 인기가 높아지면서 채굴 수요가 폭발적으로 늘어났고, 이 때문에 채굴에 유리한 그래픽카드 수요가 크게 늘었습니다. 사실상 GPU를 구하기 어려웠고, 값도 이전보다 2배 이상 치솟았습니다. 이를 온프레미스로 구성하는 것도 부담스러운 일입니다. 그래서 김두현 이사는 애초부터 연구는 온프레미스로, 서비스는 퍼블릭 클라우드를 중심으로 운영하는 전략을 세웠습니다.

"스타트업이라는 환경 뿐 아니라 ‘AI 휴먼’이라는 비즈니스를 개척해 가는 입장에서는 다양한 시도가 즉각적으로 이뤄져야 합니다. 기본 엔진을 바탕으로 한 여러가지 서비스를 만들려면 학습과 모델링에 걸리는 시간을 최소화해야 했습니다."

하지만 GPU가 비싼 만큼 클라우드의 GPU 서비스도 저렴하지는 않습니다. 딥브레인은 적은 비용으로 더 많은 자원을 확보하기 위해 퍼블릭 클라우드의 여유 자원을 저렴하게 구입해서 쓸 수 있는 Spot Virtual Machines 서비스를 활용하기로 했습니다. 전 세계 구글 클라우드 플랫폼의 데이터 센터에서 당장 활용되지 않는 자원을 저렴하게 빌려 쓰는 것입니다.

"타 클라우드 서비스의 GPU Spot Virtual Machines 서비스를 검토했는데 성능보다 운영이 매우 어려웠습니다. 여유 자원의 가격 변동폭이 너무 컸고, 자원을 반드시 확보할 수 있다는 기대치가 낮았습니다. 생각헀던 것과 다른 상황이 벌어지는 것은 비즈니스의 신뢰도에 직접적으로 영향을 끼치는데 구글 클라우드 플랫폼의 Spot Virtual Machines은 자원 확보와 활용에 대한 예측이 가능했습니다."

"구글 클라우드 플랫폼은 해당 리전에 필요한 GPU 자원이 없다면 다른 리전의 여유 자원을 확인해서 특정 리전으로 연결을 해 주었습니다. 이 기능 덕분에 여러 리전을 떠돌아 다니지 않아도 필요한 규모, 필요한 스펙의 GPU를 정확히 할당받을 수 있었습니다."

김두현 이사가 구글 클라우드 플랫폼에 만족했던 또 다른 것은 ‘친절함’이었습니다. Spot Virtual Machines을 쓰려면 남는 GPU 자원을 할당 받기 위해서 전 세계 리전의 자원을 지속적으로 검토해야 합니다. 대개 이 과정에서 해당 리전에 접속해 GPU 활용 여부를 확인하는 것이 일반적인데, 가상 머신에 인스턴스를 다 만들어둔 뒤에 ‘해당 GPU 자원이 없다’는 메시지를 받으면 다시 다른 리전을 찾는 일들이 종종 반복되곤 합니다.

당장 활용할 수 있는 컴퓨팅 자원에 대한 모니터링은 클라우드 서비스의 기본이지만 대부분 내부적으로만 활용합니다. 구글 클라우드 플랫폼은 이를 정보로 만들어 서비스의 일부로 제공하면서 데이터의 가치를 높이고, 편리성을 크게 높여 주었습니다. 서비스를 이용하는 기업 입장에서도 늘 어디에서라도 어렵지 않게 필요한 컴퓨팅 자원을 찾을 수 있다는 믿음을 가질 수 있습니다.

안정적인 자원 확보와 다양한 관리형 서비스로 새로운 시도

이렇게 GPU의 자원 확보가 중요한 일이라면 차라리 꾸준히 안정적으로 쓸 수 있는 온프레미스 환경을 확보하는 방법은 어떨까요? 딥브레인은 자체적으로 GPU를 갖고 있긴 합니다. 다만 이는 서비스보다 연구 용도로 더 많이 쓰입니다. 지속적으로 이뤄지는 서비스는 온프레미스가 유리할 수 있지만 다양한 서비스가 즉각적으로 이뤄져야 하는 상황에서는 클라우드가 훨씬 유리하다고 판단했습니다.

특히 서비스가 짧은 기간 동안 많은 GPU를 요구하는 경우들이 많다 보니 구글 클라우드 플랫폼의 GPU를 많이 확보해서 학습 효과를 높이고 빠르게 서비스를 출시하는 것이 훨씬 유리합니다. 학습을 위한 시스템은 규모를 2배로 늘리면 시간이 절반으로 줄어들지만 드는 비용은 똑같기 때문이지요. 클라우드가 인공지능 업계에서 주목받는 가장 큰 이유입니다.

"같은 자원을 쓴다고 할 때 GPU 구입 비용과 구글 클라우드 플랫폼을 1년 동안 쓰는 이용 요금은 거의 비슷했습니다. 하지만 GPU를 확보해서 시스템을 만들고 운영하면서 개발이 지연되는 것까지 따지면 즉각적으로 쓸 수 있는 클라우드는 절대적인 요금 그 이상의 큰 가치를 만들어 주었습니다."

김두현 이사는 시간과 기회, 그리고 비용적인 측면에서 모두 구글 클라우드 플랫폼의 손을 들어주었습니다. 딥브레인의 AI 휴먼은 이제까지 없던 기술에 기반한 서비스입니다. 다양한 아이디어를 실험하면서 새로운 시도를 결과물로 만들어내는 것이 중요합니다.

특히 구글 클라우드 플랫폼의 비용은 시간보다 컴퓨팅 자원의 양에 비례하기 때문에 급할 때는 더 많은 양의 GPU를 확보해서 빠르게 일을 처리할 수 있습니다. 100대의 GPU로 10일이 걸리는 일을 200대로 5일만에 마칠 수 있지만 비용은 거의 다르지 않다는 이야기입니다.

김두현 이사는 구글 클라우드 플랫폼의 또 다른 강점으로 관리형 클라우드 서비스의 완성도와 유연성을 꼽았습니다. 구글 클라우드 플랫폼은 시스템 자원만 공급하는 것이 아니라 여러가지 데이터 관리와 인공지능 API를 제공합니다. 이를 제품에 적절하게 연결하면 곧바로 완성도 높은 서비스를 만들 수 있습니다.

"구글 클라우드 플랫폼은 하나의 기술을 갖고 상품화하는 데까지의 과정이 수월하다는 강점이 있습니다. 다양한 시도를 할 수 있는 기반 기술들이 여러 서비스에 걸쳐서 제공되는데, 각각의 기술을 제품에 쉽게 녹여내고 곧바로 서비스 가능한 만큼 완성도 높게 역할을 해 주었습니다."

최근에는 AI 휴먼으로 유튜브 라이브 스트리밍 서비스를 시도하기도 했습니다. AI 휴먼을 이용해 텍스트 기반의 뉴스 콘텐츠를 영상으로 만들고, 이를 유튜브에 연결할 수 있는 API를 통해 간단히 뉴스 스트리밍 서비스를 만들 수 있었습니다. 여기에 채팅창의 메시지를 AI 휴먼에게 전달해줄 수 있는 유튜브의 API가 더해지면서 댓글을 챗봇 솔루션으로 연결해서 실시간으로 소통하는 서비스가 완성됐습니다.

딥브레인은 음성을 알아듣고 텍스트로 받아 적어주는 STT(Speech to Text) 기능을 이용해 대화형 AI 서비스에 활용하기도 했고, 사람 외에 진돗개, 부엉이 등 캐릭터가 필요한 서비스에는 구글의 TTS(Text to Speech)로 말을 하도록 활용하기도 합니다. 이미지를 인식하는 Vision AI는 외국어 학습에도 활용됩니다. 이 인공지능 API는 직접 신경 쓰지 않아도 지금 이 순간에도 학습을 통해 정확도를 높여가고 있습니다.

기업들의 궁극적인 목표는 인프라를 만들고 관리하는 것이 아닙니다. 좋은 아이디어를 제품으로 만들어내는 데에 활용할 수 있는 기술들은 많이 있습니다. 이를 적절하게 활용해서 중요한 순간을 놓치지 않고 여러 시도를 이어가며 답을 찾아내는 것은 기업의 성장 기회와 연결됩니다. 김두현 이사도 그 여정과 가능성에 구글 클라우드 플랫폼이 주는 가장 큰 가치라고 강조합니다.

"딥브레인은 남들이 가지 않는 길을 가고 있는 기업입니다. AI 휴먼에 대한 기반 기술을 바탕으로 다양한 시도를 하는 것은 기술 스타트업으로 가장 중요하게 여기는 가치입니다. 구글 클라우드 플랫폼은 어떤 아이디어든 필요한 순간에 결과물을 만들어낼 수 있다는 신뢰를 주었습니다. AI 휴먼의 역할이라는 본질에 더 집중하면서 내부적으로도 AI회사로서 기술들을 바탕으로 새로운 것을 만들어낼 수 있다는 자신감도 높아지고 있습니다."

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