딥트린이 GMI 클라우드로 AI/ML을 최적화한 방법

Why managing AI risk presents new challenges

Aliquet morbi justo auctor cursus auctor aliquam. Neque elit blandit et quis tortor vel ut lectus morbi. Amet mus nunc rhoncus sit sagittis pellentesque eleifend lobortis commodo vestibulum hendrerit proin varius lorem ultrices quam velit sed consequat duis. Lectus condimentum maecenas adipiscing massa neque erat porttitor in adipiscing aliquam auctor aliquam eu phasellus egestas lectus hendrerit sit malesuada tincidunt quisque volutpat aliquet vitae lorem odio feugiat lectus sem purus.

Lorem ipsum dolor sit amet consectetur lobortis pellentesque sit ullamcorpe.
Mauris aliquet faucibus iaculis vitae ullamco consectetur praesent luctus.
Posuere enim mi pharetra neque proin condimentum maecenas adipiscing.
Posuere enim mi pharetra neque proin nibh dolor amet vitae feugiat.

The difficult of using AI to improve risk management

Viverra mi ut nulla eu mattis in purus. Habitant donec mauris id consectetur. Tempus consequat ornare dui tortor feugiat cursus. Pellentesque massa molestie phasellus enim lobortis pellentesque sit ullamcorper purus. Elementum ante nunc quam pulvinar. Volutpat nibh dolor amet vitae feugiat varius augue justo elit. Vitae amet curabitur in sagittis arcu montes tortor. In enim pulvinar pharetra sagittis fermentum. Ultricies non eu faucibus praesent tristique dolor tellus bibendum. Cursus bibendum nunc enim.

Id suspendisse massa mauris amet volutpat adipiscing odio eu pellentesque tristique nisi.

How to bring AI into managing risk

Mattis quisque amet pharetra nisl congue nulla orci. Nibh commodo maecenas adipiscing adipiscing. Blandit ut odio urna arcu quam eleifend donec neque. Augue nisl arcu malesuada interdum risus lectus sed. Pulvinar aliquam morbi arcu commodo. Accumsan elementum elit vitae pellentesque sit. Nibh elementum morbi feugiat amet aliquet. Ultrices duis lobortis mauris nibh pellentesque mattis est maecenas. Tellus pellentesque vivamus massa purus arcu sagittis. Viverra consectetur praesent luctus faucibus phasellus integer fermentum mattis donec.

Pros and cons of using AI to manage risks

Commodo velit viverra neque aliquet tincidunt feugiat. Amet proin cras pharetra mauris leo. In vitae mattis sit fermentum. Maecenas nullam egestas lorem tincidunt eleifend est felis tincidunt. Etiam dictum consectetur blandit tortor vitae. Eget integer tortor in mattis velit ante purus ante.

Vestibulum faucibus semper vitae imperdiet at eget sed diam ullamcorper vulputate.
Quam mi proin libero morbi viverra ultrices odio sem felis mattis etiam faucibus morbi.
Tincidunt ac eu aliquet turpis amet morbi at hendrerit donec pharetra tellus vel nec.
Sollicitudin egestas sit bibendum malesuada pulvinar sit aliquet turpis lacus ultricies.

“Lacus donec arcu amet diam vestibulum nunc nulla malesuada velit curabitur mauris tempus nunc curabitur dignig pharetra metus consequat.”

Benefits and opportunities for risk managers applying AI

개요

딥 트린빠르게 성장하고 있는 AI 클라우드 그래픽 처리 장치 (GPU) 플랫폼인 만큼, AI/ML 운영을 확장할 때 중요한 하드웨어 액세스와 비용 효율성 문제를 해결하려면 신뢰할 수 있는 파트너가 필요했습니다.DeepTrin이 홍콩에 있는 지역 본사를 확장하여 연구개발 (R&D) 및 AI 도입을 추진함에 따라 회사에는 고성능 GPU, 유연한 가격 책정, 전문적인 AI 인프라 지원을 제공할 수 있는 클라우드 제공업체가 필요했습니다.

DeepTrin은 GMI Cloud와의 파트너십을 통해 AI 성능 및 비용 효율성에서 측정 가능한 개선을 달성했습니다.

비용 절감: 전체 컴퓨팅 비용 절감 20%, GMI Cloud의 종량제 모델과 공급망의 이점 덕분입니다.
모델 성능 향상: 최적화된 인프라에 대한 액세스로 이어진 10~ 15% 증가 LLM 추론 정확도 및 효율성에서
AI 개발 속도 향상: GMI Cloud의 강력한 GPU 인프라는 더 빠른 반복 주기를 지원하여 DeepTrin의 시장 출시 일정을 다음과 같이 가속화했습니다. 15%.

“GMI Cloud를 사용하면 효율적이고 전문적이며 안정성이 뛰어나 AI 인프라에 대한 강력한 기술 지원을 제공합니다.” — 도니 리우, 딥트린 CEO

‍

과제: 하드웨어 제약 및 성능 병목 현상 극복

DeepTrin은 GMI Cloud와 파트너십을 맺기 전에 AI/ML 운영을 확장하는 데 있어 몇 가지 주요 문제를 겪었습니다.

제한된 하드웨어 액세스: DeepTrin은 처음에는 NVIDIA의 H200 GPU에 액세스할 수 있었지만 시장에서 이러한 하드웨어의 희소성과 높은 비용으로 인해 AI 혁신과 컴퓨팅 확장성이 제한되었습니다.
추론 최적화 문제: DeepTrin은 LLM을 대규모로 배포하는 데 어려움을 겪었습니다. 특히 최첨단 하드웨어에서 추론 효율성, 처리량 및 지연 시간을 벤치마킹하는 데 어려움을 겪었습니다.
기업 및 정부 고객 제한: 많은 기업 고객은 특수 하드웨어 구성 (예: DeepSeek의 CPU 및 메모리 솔루션) 이 필요했기 때문에 관심을 수익 창출 주문으로 전환하기가 어려웠습니다.

이러한 기술적 과제는 가동 일정을 지연시키고, 모델 최적화를 제한하고, 추론 성능의 비효율성으로 인해 전반적인 사용자 경험을 저하시킴으로써 비즈니스 목표에 직접적인 영향을 미쳤습니다.

솔루션: 딥트린이 GMI 클라우드를 선택한 이유

DeepTrin은 GMI Cloud를 전략적 파트너로 선정하기 전에 여러 클라우드 및 하드웨어 공급업체를 평가했습니다.GMI Cloud를 선택한 주요 이유는 다음과 같습니다.

기술적 이점 및 혁신: GMI Cloud의 클라우드 솔루션은 우수한 리소스 관리, 고성능 컴퓨팅, AI 친화적 인프라를 제공했습니다.
안정적이고 확장 가능한 인프라: GMI Cloud 플랫폼의 안정성은 DeepTrin의 대규모 AI 워크로드의 원활한 운영을 보장했습니다.
업계 최고의 고객 지원: GMI Cloud의 기술팀은 빠른 응답 시간, 전문적인 문제 해결 및 전담 지원을 제공했습니다.

주요 의사 결정 요소

DeepTrin이 GMI Cloud와 파트너 관계를 맺기로 한 결정은 다음과 같은 요인에 의해 주도되었습니다.

하드웨어 가용성 및 성능: NVIDIA H200과 같은 고성능 GPU에 즉시 액세스할 수 있어 실제 추론 테스트와 벤치마킹이 가능해졌습니다.
비용 효율적인 가격 책정 모델: 투명하고 유연한 가격 구조는 장기 AI 컴퓨팅 비용을 최적화하여 전체 비용을 절감합니다. 20%.
보안 및 규정 준수: 엔터프라이즈급 데이터 보호는 민감한 AI 워크로드에 대한 규정 준수 및 개인 정보 보호를 보장했습니다.

구현 및 공동 작업

GMI 클라우드의 기여:

우선 하드웨어 액세스: DeepTrin은 실제 추론 테스트에 고성능 H200 GPU를 활용하여 결과를 얻었습니다. 10-15% 부스트 모델 정확도 및 효율성에서.
전문가 기술 지원: GMI Cloud의 엔지니어링 팀은 DeepTrin과 긴밀히 협력하여 클라우드 활용도를 미세 조정하고 성능을 최적화하여 다음을 가능하게 했습니다. 15% 가속 AI 개발 타임라인에서
사전 예방적 비용 최적화: GMI Cloud는 DeepTrin이 불필요한 컴퓨팅 비용을 줄일 수 있도록 정기적인 성능 평가를 제공했습니다.

온보딩 경험:

DeepTrin은 GMI Cloud를 통한 온보딩에 대해 다음과 같이 설명했습니다. 원활하고 매우 효율적입니다, 리소스의 신속한 프로비저닝과 전용 계정 지원을 제공합니다.

앞을 내다보며

딥트린은 GMI Cloud와의 파트너십을 다음과 같이 보고 있습니다. 신뢰할 수 있고 안정적인 협업 이는 AI/ML 성장을 계속 촉진할 것입니다.회사는 이제 보다 지능적이고 자동화된 AI 인프라 관리 플랫폼을 개발하는 데 주력하고 있습니다. GMI Cloud의 확장 가능한 컴퓨팅 솔루션은 대규모 AI 교육 및 추론을 지원하는 데 중심적인 역할을 합니다.

AI 스타트업을 위한 조언

DeepTrin은 AI를 효율적으로 확장하려는 스타트업에 GMI Cloud를 강력히 권장하며 다음과 같은 내용을 인용했습니다.

유연한 계약 및 경쟁력 있는 가격.
AI 관련 과제에 대한 전문가 지원.
신뢰할 수 있는 고성능 인프라.

DeepTrin은 미래를 내다보며 경험을 통해 GMI Cloud가 성능을 최적화하고 혁신을 확장하려는 AI 기반 기업에 이상적인 파트너인 이유를 잘 보여줍니다.

“GMI Cloud를 사용하면 효율적이고 전문적이며 안정성이 뛰어나 AI 인프라에 대한 강력한 기술 지원을 제공합니다.” — 도니 리우

‍