디노티시아, OCP서 벡터 DB 반도체 'VDPU'로 스토리지 병목 해소한다

디노티시아, OCP에서 벡터 DB 반도체 'VDPU'로 스토리지 병목 해소한다

AI 기술이 급속도로 발전하면서 데이터 저장 및 검색의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 디노티시아가 21일 서울 코엑스에서 열린 '2026 OCP 코리아 테크 데이'에서 AI 에이전트의 확산으로 인한 데이터 병목 현상을 해결하기 위한 혁신적인 스토리지 솔루션을 발표했습니다. 특히, 이들은 벡터 데이터베이스와 전용 반도체인 VDPU를 통해 AI 인프라의 효율성을 극대화하기 위한 기술을 선보였습니다.

AI 스토리지의 필요성

AI 에이전트는 이제 다양한 산업 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 그러나 AI 기술이 발전함에 따라, 데이터 저장 및 검색의 효율성 문제가 점차 부각되고 있습니다. 노홍찬 디노티시아 사업본부장 겸 최고 데이터책임자(CDO)는 "AI 에이전트의 장기 및 단기 기억을 위한 스토리지 솔루션이 절실하다"고 강조하며, 이번 발표의 배경을 설명했습니다. AI 에이전트가 실제 서비스를 제공하기 위해서는 단순한 연산 성능을 넘어서, 방대한 데이터를 효과적으로 저장하고 빠르게 검색할 수 있는 시스템이 필요합니다.

디노티시아는 이러한 문제를 해결하기 위해 '씨홀스 벡터 데이터베이스'와 그 처리를 가속화하는 전용 반도체 VDPU를 결합한 '씨홀스 AI 스토리지'를 개발했습니다. 이 기술은 AI 에이전트가 문서나 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 신속하게 분석하고 필요한 정보를 찾아내는 데 큰 역할을 합니다. 특히, 벡터 데이터베이스는 질문의 의미와 맥락을 이해하고 적절한 답변을 제공할 수 있는 기능을 가지고 있어, AI 에이전트의 성능을 한층 높여줍니다.

VDPU를 통한 효율성 향상

디노티시아의 VDPU는 벡터 검색을 직접 처리함으로써 검색 속도를 대폭 향상시킵니다. 기존의 중앙처리장치(CPU)에 의존하던 데이터 검색 과정에서 발생하는 병목 현상을 해소하고, 사용자의 요청에 대한 응답 속도를 단축시킬 수 있습니다. 노 CDO는 이러한 기술이 AI 에이전트의 기억과 검색 능력을 동시에 강화할 수 있다고 설명했습니다.

또한, 대형언어모델(LLM)의 단기 기억 역할을 하는 'KV 캐시'의 스토리지 확장 방안도 소개되었습니다. 이를 통해 더 긴 문맥과 많은 동시 세션을 처리할 수 있는 가능성이 열리며, 이는 공공 및 금융 분야에서 AI 에이전트의 활용성을 더욱 높이는 데 기여할 것입니다. 디노티시아는 이러한 기술이 실제 비즈니스 환경에 적용될 때의 이점을 명확히 하고, 사용자들이 데이터 검색과 메모리 활용을 극대화할 수 있는 방법을 제시했습니다.

향후 전망과 의미

AI 기술의 발전과 함께 데이터 처리의 효율성은 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. 디노티시아의 벡터 DB와 VDPU를 활용한 AI 스토리지 기술은 앞으로 다양한 산업 분야에서 AI 에이전트의 효과적인 활용을 가능하게 할 것입니다. 특히, 공공 및 금융 분야에서의 응용은 이 기술이 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.

AI 에이전트가 데이터의 양과 질을 효율적으로 관리할 수 있는 환경이 조성된다면, 이는 기업의 경쟁력 강화에 크게 기여할 것입니다. 디노티시아가 제시한 솔루션은 단순한 기술 발전을 넘어서, AI 생태계 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.