Microsoft Azure HPCaaS

## 제안 배경 Smart Factory, Robot, Digital Twin 등 제조 R&D 및 엔지니어링 시뮬레이션(CAD/CAE/CAM) 수요가 급증하는 환경에서, 기존 온프레미스 HPC 인프라는 구축·운용 비용 부담, 수요 변동에 따른 자원 고정화, 최신 AI/ML 도입 지연 등 구조적 한계에 직면해 있습니다. Microsoft Azure HPCaaS는 유체 역학, 유한 요소 분석, 기상 모델링 등 과학적·공학적 문제를 클라우드 기반 고성능 병렬 처리로 해결하며, 거의 모든 제조·R&D 산업에서 혁신을 가속화합니다. ## 고객 Pain Point - 비용 부담: 고성능 인프라 구축 및 운용으로 인한 초기·운영 비용 과부담 - 고정된 자원: 수요 급증 시 자원 부족, 급감 시 유휴 자원 발생으로 비효율 심화 - 관리 불편: 환경별 개별 배포·업데이트로 인한 관리 리소스 과부하 - 최신기술 도입 지연: 구형 AI/ML 사용으로 비효율적 공정 운용 - 시스템 간 Silo: 경영·유통 등 타 시스템과의 데이터 단절 ## 솔루션 구성 Microsoft Azure HPCaaS를 핵심(CORE)으로 하여 Azure HPC VM, Azure ExpressRoute(전용 네트워크 연결), HPC Cache(고속 캐시), Azure NetApp Files(엔터프라이즈 I/O 스토리지)를 통합 제공합니다. InfiniBand MPI 기반 고성능 병렬 처리와 CUDA/OpenCL GPU 컴퓨팅을 지원하며, Cray XC·CS·ClusterStor 시스템 연동도 가능합니다. 온프레미스 HPC 자원과의 하이브리드 구성으로 기밀 데이터 보호와 클라우드 버스팅을 동시에 실현하고, AI 통합으로 유체·구조·열 해석 시뮬레이션의 정확성과 속도를 함께 높입니다. ## 도입 효과 - 혁신 가속화: 유체 역학·유한 요소 분석·기상 모델링 등 광범위한 산업에서 과학적 문제 해결 속도 향상 - 빠른 계산능력: 슈퍼컴퓨팅 파워와 대규모 병렬 처리로 대량 데이터 정확 처리 - AI 심층 통찰력: 복잡한 AI 모델·고급 분석을 통한 지능형 의사결정 지원 - 비용 절감: 온디맨드 방식으로 초기 투자 없이 사용량 기반 비용 지불, 유휴 자원 비용 제거 ## 일정·단계 AI Business PoC/PoV → E2E 구현 단계 기반 순차 도입 가능. 구체적 Phase 일정은 고객사 환경 및 기존 온프레미스 구성에 따라 맞춤 설계. BM 검수 시 상세 입력 필요. ## 요금·가격 모델 사용한 만큼만 지불하는 온디맨드(USAGE) 모델 기반. 초기 인프라 투자 비용 없이 클라우드 자원을 필요 시에만 조정하여 운영 비용 절감. 구체적 요금 체계는 고객사 규모 및 워크로드에 따라 산정. BM 검수 시 상세 입력. ## 고객 사례·레퍼런스 자료 내 구체적 고객 사례 및 레퍼런스 미명시.