GPU 기반 벡터 검색 가속… 의료 데이터 처리 시간 획기적 단축
엔비디아가 ‘엔비디아(NVIDIA) GTC 2026’에서 오라클(Oracle)과 함께 실제 워크로드에 GPU 가속 벡터 인덱스 구축 기술을 적용하기 위해 고객들과 협력하고 있다고 밝혔다.
당초 CPU 실행 방식으로 발표됐던 오라클 프라이빗 AI 서비스 컨테이너(Oracle Private AI Services Container)는 벡터 검색과 인덱스 생성을 위해 엔비디아 GPU와 오픈소스 라이브러리인 엔비디아 cuVS를 지원하도록 설계됐다. 이번 발표는 오라클 AI 월드 2025(Oracle AI World 2025)에서 공개된 오라클 AI 데이터베이스 26ai(Oracle AI Database 26ai)와 오라클 프라이빗 AI 서비스 컨테이너의 출시를 기반으로 한다.
기업들은 방대한 비정형 데이터 또는 멀티모달 데이터 자산을 관리하기 위해 오라클 AI 데이터베이스 26ai를 사용하고 있다. 이들은 이제 벡터 인덱스 생성을 엔비디아 가속 컴퓨팅으로 오프로드해 인덱스 구축 시간이 대폭 단축될 수 있게 됐다는 설명이다.
헬스케어 워크플로우 강화
의료 분야의 초기 혁신 기업인 바이오피(Biofy)와 소피아(Sofya)는 오라클 데이터베이스에서 GPU 가속 인덱스 구축을 최초로 탐색한 기업이다. 이를 통해 더 빠르고 정확한 AI 기반 임상, 분석 활용 사례 구현을 목표로 하고 있다고 업체 측은 전했다.
소피아는 실시간 의료 기록 전사와 구조화된 임상 문서 서비스를 제공하는 AI 헬스케어 기업으로, 지금까지 100만 건 이상의 진료 기록을 처리해 왔다. 이 회사는 환자 진료 과정에서 임상 기록을 실시간으로 생성하고 근거 기반 치료 프로토콜을 제안하는 플랫폼을 제공한다. 이를 위해서는 방대한 의료 데이터셋에 대한 최신 정보와 검색 기능을 갖춘 접근이 필수적이다.
매년 약 150만 건의 새로운 의학 논문이 발표되는 가운데, 소피아는 자사의 AI 추천 사항이 최신 임상 근거와 밀접하게 부합하도록 유지해야 한다. 소피아는 3테라바이트 규모의 미국 의료 도서관 데이터에 포함된 약 5억 개의 벡터로 구성된 데이터셋을 활용하며, 기존에는 벡터 인덱스를 구축하는 데 며칠이 소요됐다. 그러나 오라클 프라이빗 AI 서비스 컨테이너와 엔비디아 cuVS를 통한 GPU 가속 인덱스 구축은 소피아가 이 프로세스를 획기적으로 가속화하는 데 도움을 줄 수 있다는 설명이다.
헬스테크 기업인 바이오피는 AI를 활용해 박테리아 감염을 신속하게 식별하고, 항생제 내성을 예측하며, 단 몇 시간 만에 맞춤형 치료법을 제안한다. 이 회사는 엔비디아 GPU가 탑재된 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure)를 사용해 훈련과 추론 작업을 확장하고 있다.
또한, AI 벡터 검색 기능을 갖춘 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)에 게놈 벡터를 저장함으로써 지연 시간이 짧고 비용 효율적인 쿼리 서비스를 제공한다. 바이오피는 파인튜닝된 라마(Llama) 기반 모델을 통해 지속적으로 합성 DNA 서열을 생성함으로써 진화하는 박테리아에 한발 앞서 나간다. 이를 통해 과학자들이 비용이 많이 드는 실험을 끊임없이 수행할 필요가 없도록 지원한다. 아울러 cuVS를 통해 벡터 검색 인덱스 생성을 가속화할 수 있다고 업체 측은 전했다.
<저작권자(c)스마트앤컴퍼니. 무단전재-재배포금지>
