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Acryl, an AI infrastructure company, unveiled its 'Sovereign AX' strategy at the '2026 OCP Korea Tech Day' held in Seoul, focusing on measuring and improving GPU utilization rather than simply buying more hardware. Its core platform, GPUBASE, achieved 93% effective GPU utilization and 98% network path utilization in its own tests, and can unify management of diverse accelerators including Nvidia GPUs, AMD chips, Google TPUs, and domestic NPUs from Rebellions and FuriosaAI. Acryl said reducing communication latency and network path imbalance can cut costs significantly, citing an estimated annual savings of about 2.1 billion KRW on a 100-unit Nvidia H100 cluster.
Read full articleAI基础设施企业Acryl在首尔举行的“2026 OCP韩国科技日”上发布了“Sovereign AX”战略,强调在增购GPU之前应先测量并提升现有GPU的实际利用率。其核心平台GPUBASE在自测中实现了93%的GPU实际利用率和98%的网络路径利用率,并能将Nvidia GPU、AMD芯片、谷歌TPU以及Rebellions、FuriosaAI等韩国本土NPU纳入统一调度管理。Acryl表示,减少通信延迟和网络路径失衡可显著降低成本,据估算在100块Nvidia H100组成的集群上每年可节省约21亿韩元。
查看原文AIインフラ企業のAcrylは、ソウルで開催された「2026 OCPコリアテックデー」で、GPUを増設する前に既存GPUの実稼働率を測定・向上させる「Sovereign AX」戦略を発表した。中核プラットフォームのGPUBASEは自社実証でGPU実効稼働率93%、ネットワーク経路活用率98%を記録し、Nvidia GPU、AMDチップ、Google TPUに加え、RebellionsやFuriosaAIなど韓国製NPUを統合管理できる。通信待機とネットワーク経路の偏りを減らすことでコストを大幅に削減でき、Nvidia H100を100基使用するクラスターで年間約21億ウォンの節約が見込めるとしている。
原文を読むL'entreprise d'infrastructure IA Acryl a dévoilé sa stratégie « Sovereign AX » lors du « 2026 OCP Korea Tech Day » à Séoul, mettant l'accent sur la mesure et l'amélioration du taux d'utilisation réel des GPU avant tout nouvel achat de matériel. Sa plateforme principale, GPUBASE, a atteint un taux d'utilisation effective des GPU de 93 % et un taux d'utilisation des chemins réseau de 98 % lors de ses propres tests, et peut gérer de manière unifiée divers accélérateurs, dont les GPU Nvidia, les puces AMD, les TPU Google, ainsi que les NPU coréens de Rebellions et FuriosaAI. Acryl affirme que la réduction de la latence de communication et des déséquilibres de chemins réseau peut réduire considérablement les coûts, avec une économie annuelle estimée à environ 2,1 milliards de wons sur un cluster de 100 unités Nvidia H100.
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