AI 팩토리

AI 팩토리란?

1. 입력: 원시 데이터 수집 및 관리

AI 팩토리는 센서, 데이터베이스, 엣지 장치 등 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집하는 것부터 시작됩니다. 이러한 데이터는 정형 데이터(예: 표)이거나 비정형 데이터(예: 이미지, 텍스트, 비디오)일 수 있습니다.

데이터 관리: 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 것이 중요합니다. HPE 솔루션은 코어, 엣지, 클라우드 환경 전반에서 안전하고 통합된 데이터 액세스를 보장합니다. 이를 통해 데이터 규정을 준수하는 동시에 지연과 부정확성을 방지합니다.

전처리: 데이터 파이프라인은 AI 모델을 교육하기 위해 데이터를 정리, 구성 및 준비합니다. 여기에는 정규화, 레이블링, 특성 엔지니어링과 같은 작업이 포함됩니다.
 

2. 모델 구축 및 교육

데이터가 준비되면 AI 모델을 통해 처리됩니다. 모델 구축에는 특정 문제(예: 예측 분석, 생성형 AI 또는 실시간 의사 결정)를 해결할 수 있는 알고리즘과 아키텍처를 설계하는 과정이 포함됩니다.

인프라 교육: HPE는 리소스 집약적 AI 워크로드를 처리할 수 있는 강력한 인프라(NVIDIA GPU 및 Cray 슈퍼컴퓨터 등)를 제공합니다. 이를 통해 방대한 데이터 세트에서 모델의 빠르고 효율적인 교육이 보장됩니다.

라이프 사이클 자동화: 통합 툴을 사용하여 교육 프로세스를 오케스트레이션하고 워크플로를 자동화하며 성과를 모니터링합니다.
 

3. 반복적 모델 개선

AI 모델은 정적이지 않습니다. 데이터와 외부 조건의 변화에 따라 효과를 유지하려면 반복적인 개선이 필요합니다.

모델 재교육: 모델은 데이터 드리프트, 고객 행동 변화, 새로운 환경 조건 등의 문제를 해결하기 위해 주기적으로 재교육됩니다.

시뮬레이션 및 모니터링: 팩토리에서는 시뮬레이션을 실시하고 추론 품질을 모니터링하여 모델의 관련성과 정확성을 유지합니다.

지속적인 최적화: 라이프 사이클 자동화는 더 나은 성과를 위한 모델 튜닝 및 최적화를 보장합니다.
 

4. 배포 및 추론

모델은 교육과 테스트를 거친 후 프로덕션 환경에 배포되어 실시간 인사이트와 예측을 생성합니다.

확장 가능한 배포: HPE는 엣지, 클라우드, 온프레미스 환경 전반에 걸쳐 유연한 배포를 지원하므로 필요에 따라 AI 솔루션을 확장할 수 있습니다.

실시간 추론: 교육된 모델은 실시간 데이터를 처리하여 실행 가능한 정보와 예측을 매우 빠른 속도로 제공합니다.
 

5. 출력: 실행 가능한 인텔리전스

AI 팩토리의 최종 결과물은 비즈니스 결정을 주도하거나 새로운 AI 솔루션을 구현하는 실행 가능한 인텔리전스 또는 예측입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 제조 또는 물류 분야의 프로세스 자동화.
• 의료 진단에 대한 인사이트 제공.
• 금융, 통신, 공공 안전 분야의 운영 최적화.

6. 지속적인 모니터링 및 거버넌스

AI를 운영하려면 지속적인 모니터링, 거버넌스, 컴플라이언스가 필요합니다.

통합 가시성: HPE 솔루션은 통합 가시성 툴을 통합하여 AI 성능을 추적하고 모델이 의도한 대로 작동하는지 확인합니다.

보안 및 컴플라이언스: 데이터 보안과 컴플라이언스를 중시하여 침해를 방지하고 현지 및 글로벌 규정을 준수합니다.

책임감 있는 AI 거버넌스: HPE는 윤리적인 AI 관행을 강조하여 AI 운영의 투명성과 공정성을 보장합니다.
 

7. AI 팩토리의 주요 특징

특수 목적 인프라: AI 워크로드에 최적화된 HPC(고성능 컴퓨팅), GPU, 스토리지 및 네트워킹이 포함됩니다.

전체 AI 라이프 사이클 관리: 데이터 파이프라인부터 모델 배포까지 AI 팩토리는 운영을 간소화하고 복잡성을 줄입니다.

확장성: AI 팩토리는 여러 환경에서 효율적으로 확장되어 다양한 워크로드와 대규모 데이터 세트를 지원할 수 있습니다.

멀티 테넌시: 여러 테넌트를 관리하여 리소스 충돌을 방지하고 효율성을 높입니다.

자동화: 데이터 관리, 모델 구축, 배포 등의 프로세스를 광범위하게 자동화하면 생산성이 향상되고 운영 비용이 감소합니다.