공공 GPU 활용률 51.8% 글이 부른 배분 논쟁

오전 9시 38분, 공공AX 네트워크에 숫자 하나가 올라왔다. 한 참가자가 공유한 글에 따르면 국민 세금으로 확보한 GPU 1만 104장이 215개 과제에 배분됐지만 9월 기준 평균 사용률은 51.8%에 그쳤다. 같은 글은 GPU를 가장 많이 배정받은 정부 부처의 사용률이 37.9%로 가장 낮고, 사용률이 20%도 안 되는 과제가 15개라고 적었다. 이 수치는 모두 공유된 글의 내용이며, 글의 출처는 대화에 나오지 않았고 따로 검증되지도 않았다.

활용이 미흡하면 GPU를 회수할 근거가 있는데도 9월까지 '활용 미흡' 안내조차 없었고, 회수와 중도해지는 모두 0건입니다.

글이 겨냥한 곳은 사용률 자체보다 사후 관리였다. 주 단위, 월 단위로 점검한다던 상시관리가 제대로 작동하지 않았다는 대목이 반응의 출발점이 됐다.

나눠 주지 말고 모으자는 제안

가장 먼저 나온 것은 배분 방식을 바꾸자는 의견이었다. 한 참가자는 GPU를 나눠 주는 대신 한곳에 모아 프라이빗 클라우드 형태로 제공하자고 했다. 크레딧은 사용량 단위의 이용권을 뜻한다.

각 부서에는 크레딧으로 할당하고

다른 참가자는 운영 쪽을 짚었다. 나눠 준 뒤 모델을 서빙(실제로 돌려 제공하는 일)하고 튜닝하고 장애를 복구할 사람은 정해 뒀느냐는 취지였고, 그 직후 한 참가자는 들은 이야기라며 어느 부처가 GPU를 받고도 내부에 쓸 사람이 없어 외부 교수에게 사용을 권했지만 그쪽도 바빠 묻혔다고 전했다. 그러자 사실상 놀고 있는 것 아니냐는 반응이 이어졌고, 신청을 받아 원하는 지자체에 나눠 주면 좋겠다는 바람도 나왔다.

규모 위주 배분에 대한 불만

화제는 곧 누구에게 주느냐로 옮겨갔다. 한 참가자는 규모가 크다는 이유로 큰 곳을 먼저 챙긴다는 불만을 털어놨다.

사용량 높고 미친듯이 쓰고있어도 규모작으면 후순위

이 불만은 사기업 소속 참가자가 자기 입장에서 직접 한 말이다. 한편 부처 사례를 전한 참가자는 GPU를 쓰고 나면 용도를 적는 서류를 써야 하고 사유가 그 GPU가 있는 기관과 관련 있어야 한다는 이야기도 들었다고 했다. 이 참가자는 곧 이것이 모두 자기가 들은 내용일 뿐 어디가 실제로 그렇다는 뜻은 아니라고 직접 선을 그었다. 이 단서는 부처 사례와 서류 이야기에 붙은 것이고, 규모 위주 배분에 대한 불만은 특정 기관의 사례로 확인된 것이 없다.

심사 지표와 인력 문제

이어 과제를 고르는 기준이 도마에 올랐다. 한 참가자는 비싼 장비를 왜 이론이나 프로젝트가 아니라 매출 규모와 학위로 보느냐고 물었고, 곧바로 이런 반문이 붙었다.

매출규모랑 학위가 그나마 보기 쉬운 지표라서?

사용 경력이나 프로젝트를 봐도 평가자가 알아보지 못할 수 있다는 지적, 제대로 보려면 고임금 전문가를 뽑거나 심사 때마다 불러야 한다는 설명이 이어졌다. 한 참가자는 아키텍처를 짜는 사람이 없는 것 같다고 했고, 고성능 GPU를 다룰 인력은 해외에서 헤드헌팅이 몰려 뽑는 일부터 어렵다는 의견도 나왔다.

해석

대화에서 반복된 단어는 장비의 양이 아니라 사람과 기준이었다. 쓸 사람이 없다는 전언, 서빙과 복구를 맡을 인력에 대한 의문, 보기 쉬운 지표로 심사한다는 추측이 모두 같은 방향을 가리킨다. 이는 이날 참가자들이 공공 GPU의 문제를 확보보다 운영 체계의 공백으로 읽고 있음을 시사한다. 다만 51.8%라는 수치는 공유된 글에, 부처 사례와 서류 이야기는 전해 들은 이야기에 기대고 있고 배분 불만도 한 참가자의 체감이어서 실제 과제별 상황을 확정하는 근거로 읽기는 어렵다.