클라우드 서버는 컴퓨터소프트웨어학부가 자체적으로 구축·운영하는 핵심 인프라로, 총 12개의 클러스터 노드로 구성되어 있습니다. 서비스 노드 7개, 딥러닝 노드 3개, 스토리지 노드 2개로 역할이 분담되어 효율적이고 안정적인 서비스 제공이 가능합니다.
딥러닝 노드에는 A6000 GPU 8대, A4000 GPU 4대, V100 GPU 2대, RTX 4090 GPU 4대가 탑재되어 있어, 대규모 인공지능 모델 학습과 고성능 연산 작업을 지원합니다. 전체 클러스터는 쿠버네티스(Kubernetes)로 관리되며, 학부 홈페이지, DCUCODE, 가상화 실습시스템 등 학부의 다양한 교육·연구 서비스를 안정적으로 제공하고 있습니다.
이 클라우드 서버는 우리 학부 재학생과 대학원생, 그리고 교수진이 직접 개발·구축·운영하고 있으며, 이를 통해 교육·연구 현장의 요구를 빠르게 반영하고 안정성을 높이고 있습니다. 특히 설계–구축–운영–개선으로 이어지는 실전형 순환 구조를 통해, 학생들은 이론 학습을 넘어 실제 서비스 환경의 설계와 운영 경험까지 쌓을 수 있습니다.

DCUCODE 실습 시스템은 컴퓨터소프트웨어학부 학생들의 프로그래밍 학습과 실습을 전방위적으로 지원하는 통합 온라인 플랫폼입니다. 코드 작성부터 채점까지 가능한 온라인 저지(Online Judge) 시스템을 갖추고 있으며, C, C++, Java, Python 등 학부에서 개설되는 모든 프로그래밍 과목 실습을 지원합니다.

또한 가상화 서비스(DCU Shell)를 통해 리눅스, 시스템 프로그래밍, 네트워크 등 CLI 기반 수업 실습 환경을 제공하며, Jupyter Notebook을 활용한 딥러닝 실습도 GPU 자원을 이용해 원활하게 진행할 수 있습니다.

이 시스템은 우리 학부 재학생과 대학원생, 그리고 교수진이 직접 개발 및 운영하고 있어, 교육 현장의 요구를 신속하게 반영합니다. 특히, 학습을 통해 습득한 지식을 기반으로 시스템 개발에 참여하고, 이후 실무 환경에서 직접 운영까지 이어지는 ‘교육–개발–운영’의 선순환 구조가 큰 특징입니다. 이를 통해 학생들은 이론과 실습, 그리고 실전 운영 경험을 모두 아우르는 통합적인 역량을 갖출 수 있습니다.
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