AI 인프라
AI 인프라란?
AI 인프라는 AI 애플리케이션의 개발, 구축, 유지관리를 위한 빌딩 블록으로, 하드웨어, 소프트웨어, 네트워킹 리소스를 사용하여 AI 모델과 알고리즘을 교육 및 실행하는 데 필요한 대규모 데이터 세트를 처리, 저장, 분석합니다.
- AI 인프라에서 사용하는 요소
- AI 인프라의 주요 구성요소
- AI 인프라의 중요성
- 기업의 AI 인프라 지원을 최적화하는 방법
- HPE의 지원 방법
AI 인프라에서 사용하는 요소
AI 인프라는 대부분 AI 작업에 최적화된 GPU, TPU, AI 칩을 사용합니다. AI 개발 및 구축을 위한 프레임워크, 라이브러리, 툴은 소프트웨어 구성요소입니다. 클라우드 서비스와 분산된 컴퓨팅 환경은 네트워킹을 사용하여 데이터를 효율적으로 이동합니다. AI 인프라는 기업과 연구자들이 다양한 응용 분야 및 산업에서 AI를 사용하는 데 필요한 컴퓨팅 용량과 도움을 제공하여 AI 에코시스템을 지원합니다.
AI 인프라의 주요 구성요소
AI 인프라에는 AI 애플리케이션 개발 및 구현에 필요한 여러 핵심 요소가 포함됩니다.
- ML 모델: AI 인프라는 대규모 데이터 세트를 바탕으로 패턴을 인식하고 예측하는 ML(기계 학습) 모델을 사용합니다. 효율적으로 작동하려면 우수한 컴퓨팅 및 스토리지 성능이 필요합니다. ML 모델은 인공 지능 시스템의 기본적인 빌딩 블록으로 작동하며 컴퓨팅 비전에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 기능을 지원합니다.
- 데이터 워크로드: AI의 성공은 데이터의 품질과 양에 달려있습니다. AI 시스템은 대규모의 다양하며 구조화되지 않은 경우가 많은 데이터 세트 관리가 가능해야 합니다. 이를 위해 교육 및 추론 데이터를 이용하려면 데이터 입력, 전처리, 스토리지 솔루션이 필요합니다.
- 하드웨어: 확장 가능한 AI 작업은 고성능 하드웨어가 필요합니다. GPU, TPU, 특수 프로세서는 데이터 처리 및 모델 교육을 가속합니다. 이러한 하드웨어 가속기는 ML 작업을 위한 병렬 컴퓨팅 활동을 최적화하여 기업이 복잡한 모델을 효과적으로 교육하는 데 도움이 됩니다.
- 소프트웨어: AI 인프라는 다양한 툴과 프레임워크를 사용하여 AI 애플리케이션을 설계, 구축, 관리합니다. ML 모델을 구축하고 배포하려면 ML 라이브러리(TensorFlow, PyTorch), 프로그래밍 언어(Python), AI 플랫폼(TensorFlow Serving)이 필요합니다. 모델 모니터링, 버전 관리, 통신 툴은 AI 개발을 간소화합니다.
- 네트워킹: 클라우드 기반 AI 아키텍처는 데이터 전송 및 구성요소의 상호작용을 위한 강력한 네트워킹이 필요합니다. 고속 네트워크는 데이터를 스토리지, 컴퓨팅, 처리 리소스 전반에서 효율적으로 이동하여 지리적으로 분산된 위치에 배포된 AI 애플리케이션의 분산 컴퓨팅 및 실시간 추론을 지원합니다. 신뢰할 수 있는 네트워킹 인프라는 AI 시스템의 확장성, 성능, 복원력을 개선하여 기업이 AI의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.
ML 모델, 데이터 처리 기술, 하드웨어 가속기, 소프트웨어 툴, 네트워킹 인프라가 함께 작동하여 AI 시스템을 적절한 규모로 설계, 구축, 관리합니다.
AI 인프라의 중요성
AI 인프라는 여러 가지 이유로 도메인 전체에서 조직의 운영을 개선합니다.
- 효율성: 전용 AI 인프라를 갖춘 기업은 대규모 데이터 세트를 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. AI 인프라는 고성능 컴퓨터와 하드웨어 가속기를 사용하여 의사 결정 속도와 인사이트의 정확도를 개선함으로써 효율성과 생산성을 높여줍니다.
- 확장성: AI 워크로드는 빠르게 발전하므로 인프라를 손쉽게 확장할 수 있어야 합니다. 기업은 AI 인프라를 사용하여 요구 사항의 변화에 따라 컴퓨팅 및 스토리지 용량을 빠르게 확장할 수 있습니다. 이러한 확장성으로 원활한 운영을 보장하며 다양한 애플리케이션과 분야에서 AI 기술을 사용하는 데 도움이 됩니다.
- 비용 절감: 전용 AI 인프라에 투자하는 기업은 비싼 하드웨어와 소프트웨어를 구매하고 유지할 필요가 없습니다. 조직은 클라우드 기반 AI 인프라 또는 전문 서비스 공급자를 활용하여 투자 없이 필요한 컴퓨팅 성능과 지식을 확보할 수 있습니다. 따라서 상당한 비용을 절감하고 최신 AI를 이용할 수 있습니다.
- 안정성: AI 인프라는 복잡한 고강도 워크로드의 관리가 가능합니다. 견고한 설계와 효율적인 소프트웨어 프레임워크 덕분에 기업은 AI 인프라의 일관되고 정확한 결과를 신뢰할 수 있습니다. 이러한 안정성으로 AI 기반 의사 결정에서 이해관계자들의 신뢰와 조직의 효과가 향상됩니다.
AI 인프라는 AI 솔루션 구축 및 관리에서 효율성, 확장성, 비용, 안정성을 개선하는 데 중요합니다. 강력한 AI 인프라에 투자하는 기업은 AI를 활용하여 혁신하고 경쟁 우위를 확보하며 전략적 목표를 달성할 수 있습니다.
기업의 AI 인프라 지원을 최적화하는 방법
AI 인프라에 적합하게 기업을 최적화하려면 AI의 잠재력을 극대화하는 전략적 계획을 수립하고 주요 영역에 투자해야 합니다. 필요한 조치는 다음과 같습니다.
- 데이터 요구 사항 평가: 회사의 데이터 요구 사항을 철저하게 평가합니다. AI 애플리케이션에 사용하는 데이터의 양, 다양성, 속도를 평가합니다. 원활한 데이터 관리 및 처리를 위해 데이터 워크로드를 효율적으로 처리하는 인프라 솔루션을 찾습니다.
- 고품질 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 투자: AI 워크로드용으로 설계된 고품질 하드웨어 구성요소(GPU, TPU, 스토리지 시스템 등)를 확보할 수 있도록 리소스를 할당합니다. 강력한 AI 개발과 소프트웨어 툴 및 프레임워크의 구축에 투자합니다. 인프라가 AI 애플리케이션의 확장성과 성능을 지원하는지 확인합니다.
- 클라우드 기반 솔루션: 유연성, 확장성, 비용에 적합하게 클라우드 기반 AI 인프라를 시도합니다. 클라우드 플랫폼을 사용하면 비즈니스 요구 사항의 변화에 따라 온디맨드 방식으로 컴퓨팅 성능을 사용하여 인프라를 확장할 수 있습니다. 개발 및 구축을 간소화하는 AI 전용 서비스 및 툴을 제공하는 안정적인 클라우드 공급자를 선택합니다.
- 성능 모니터링 및 최적화: 정교한 모니터링 및 최적화 전략을 사용하여 AI 인프라를 원활하게 경제적으로 유지합니다. 성능 향상을 위해 처리 속도, 리소스 사용, 대기 시간을 모니터링합니다. 자동화와 기계 학습을 활용하여 리소스 할당 및 워크로드 분산을 동적으로 최적화합니다.
이러한 방법은 기업이 AI 애플리케이션의 개발, 구축, 관리를 위한 견고하고 효율적인 AI 인프라를 구축하는 데 도움이 됩니다.
HPE의 지원 방법
Hewlett Packard Enterprise(HPE)는 HPE ProLiant DL320 서버, HPE Ezmeral Data Fabric, HPE ML Ops(MLDE) 등 다양한 AI 인프라 지원 제품을 제공합니다.
- HPE Ezmeral Data Fabric: 이 제품은 엣지부터 클라우드까지 분산 시스템 전반에서 데이터 관리와 분석을 통합합니다. AI 애플리케이션을 위한 데이터의 처리, 스토리지, 처리, 분석을 지원합니다. Ezmeral Data Fabric은 데이터 기반 프로젝트의 확장 가능하고 탄력적인 기반을 제공하여 데이터 관리의 효율성과 AI 모델의 개발을 개선합니다.
- HPE ML Ops(MLDE): 원래 MLDE(Machine Learning Deployment Engine)인 HPE ML Ops는 기계 학습의 전체 라이프 사이클을 통합합니다. 기계 학습 모델의 구축, 모니터링, 거버넌스를 지원하여 프로덕션의 통합을 보장합니다. 모델 구축 자동화, 성능 데이터 추적, 컴플라이언스 적용을 지원하는 ML Ops를 사용하여 AI 활동을 더 빠르게 배포할 수 있습니다. 이 플랫폼은 데이터 과학자, 개발자, 운영 팀 간 협업을 통해 AI 개발의 혁신과 민첩성을 촉진합니다.
- HPE ProLiant DL320 서버: 이 고성능의 확장 가능한 서버는 AI 워크로드에 적합합니다. 고성능 컴퓨팅이 필요한 AI 애플리케이션을 위한 강력한 CPU, 풍부한 메모리, 유연한 스토리지를 제공합니다. ProLiant DL320 서버의 성능, 안정성, 경제성을 활용하여 AI 인프라를 경제적으로 구축할 수 있습니다. 모듈형 아키텍처로 사양한 사용 사례에서 AI 워크로드의 개발에 따라 서버를 확장 및 조정할 수 있습니다.
HPE Ezmeral Data Fabric, ML Ops(MLDE), ProLiant DL320 서버는 기업의 AI 인프라 설계 및 관리에 도움이 됩니다. 기업은 이러한 솔루션을 통해 AI를 활용하여 혁신과 생산성을 촉진하고 오늘날 데이터 중심 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
