개발 워크스테이션에도 GPU가 있고 연구실 서버에도 있습니다. 지사의 엣지 장비에도 가속기가 달려 있을 수 있죠. 그런데 막상 모델을 올리려고 하면 이야기가 달라집니다. 드라이버가 맞지 않거나 필요한 SDK가 없을 수 있고, 네트워크 문제로 외부에서 접근하지 못하는 경우도 있습니다. 분명 장비는 있는데 정작 서비스에서는 쓸 수 없는 겁니다. AIEEV Dev Team의 유기태 님은 이렇게 여러 곳에 흩어진 GPU와 NPU를 연결해 실제 AI 추론에 사용할 수 있는 분산 인프라를 개발하고 있습니다. 각 장비가 모델을 실행할 수 있는 상태인지 확인하고, 검증된 자원을 하나의 풀로 묶어 추론 요청을 처리하는 구조를 만들고 운영합니다. 지난 9월 1일에는 KCD x Ceph x OpenInfra Day Korea 2026에서 ‘Ray Serve in the Wild: GPU/NPU 기반 AI 인퍼런스 오토스케일링과 운영 경험’을 주제로 그동안의 경험도

AIEEV Dev Team 김진범 님의 이야기 오픈소스에 기여한다고 해서 실력이 곧바로 늘어나는 것은 아닙니다. 문제를 재현하고, 코드의 흐름과 설계 배경을 들여다보고, 그 과정을 다른 사람도 이해할 수 있게 정리해야 비로소 기술이 손에 남습니다. AIEEV Dev Team의 김진범 님은 이 과정을 직접 실천해 온 개발자입니다. 지난 7월 4일, AWS Student Community Day 2026의 Career 트랙에서 "주니어가 회사의 기술을 이해하는 가장 빠른 방법: OSS에 기여하기"라는 주제로 첫 커뮤니티 발표를 진행했습니다. 오픈소스 활동을 시작하게 된 계기부터, AI 시대를 살아가는 주니어 개발자의 고민, 그리고 이번 발표에 담고 싶었던 메시지까지. 입사 3개월만에 회사를 가장 빠르게 이해해 나간 진범님의 이야기를 직접 들어봤습니다. 👋 안녕하세요, 진범 님. 간단한 소개 부탁드립니다. AWS Community Day 2026