AI 운영 문제 해결을 위한 실무자 가이드

에 따르면 파이낸셜 타임스, AI 펀딩 열풍 속에서도 창업자들이 호황 이후 숙취를 느끼면서 스타트업 실패율이 60% 증가했습니다.VC의 지원을 받는 기업에서는 수백만 개의 일자리가 위험에 처해 있습니다. 따라서 이러한 불안정한 상황을 헤쳐나가는 AI 스타트업에게는 위험이 높습니다.가장 큰 과제는 가장 독창적인 아이디어를 내는 것이 아니라 운영상의 어려움을 헤쳐나가는 것입니다.

AI 운영에서 고려해야 할 다음 주제에 대해 논의하겠습니다.

• 구축 vs. 구매
• 성능 및 효율성
• 규모 조정 고려 사항
• 보안, 개인정보 보호 및 규정 준수

1.구축 vs. 구매

최신 GPU와 특수 하드웨어에 높은 가격표가 붙는 것은 놀라운 일이 아닙니다.많은 운영자들이 다음과 같은 문제에 부딪힙니다. 빌드 vs 구매:

• 더 높은 장기 비용으로 사용 유연성을 추구하기 위해 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 리소스에 대한 비용을 지불합니다.
• 또는 전용 인프라에 투자하여 사용량 감소 위험을 감수하면서 장기적으로 비용을 절감할 수도 있습니다.

민첩성과 비용 제어의 균형을 맞춰야 하는 AI 운영에서는 이러한 절충점이 어려울 수 있습니다.컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 교육 수요와 대형 모델 배포가 기하급수적으로 증가함에 따라 선택의 중요성이 더욱 커집니다.

다음은 이 결정의 이면에 있는 복잡성에 대한 간략한 설명입니다.

온디맨드 클라우드 리소스

장점

• 유연성: 스타트업은 초기 자본 지출을 피하면서 즉각적인 필요에 따라 사용량을 늘리거나 줄일 수 있습니다.
• 접근성: 하드웨어 구매를 기다리거나 유지 관리 오버헤드를 처리할 필요가 없습니다.
• 전문성: 클라우드 플랫폼은 다양한 용도에 맞게 리소스를 배포, 구성, 통합 및 유지 관리한 경험이 있으므로 전문 지식 비용이 절감됩니다.

당면 과제

• 장기 비용 증가: 시간이 지남에 따라 온디맨드 사용에 대한 프리미엄이 추가될 수 있습니다. 특히 요구 사항이 일관되거나 증가하는 스타트업의 경우 더욱 그렇습니다.
• 용도 폐기물: 계획을 제대로 세우지 못하거나 리소스를 과도하게 프로비저닝하면 사용되지 않은 용량이 발생하여 불필요하게 비용이 부풀려질 수 있습니다.
• 사전 예약: 클라우드 제공업체는 몇 달 전에 예약한 고객에게만 최첨단 GPU에 대한 액세스를 제공하는 경향이 있습니다.

전용 인프라 소유

장점

• 비용 효율성: 반복되는 클라우드 비용을 피함으로써 장기적으로 비용을 절감할 수 있습니다.
• 프라이버시: 자체 온프레미스 하드웨어를 제어하면 보안 또는 데이터 프라이버시 유출 가능성을 줄일 수 있습니다.

당면 과제

• 자본 투자: 초기 비용이 높기 때문에 초기 단계의 스타트업에서는 이 옵션을 사용할 수 없습니다.
• 활용 위험: 꾸준한 워크로드가 없으면 전용 인프라의 활용도가 낮아 귀중한 리소스가 낭비될 수 있습니다.
• 전문성 투자: 자체 인프라에 투자하려면 인프라를 배포, 구성, 통합 및 유지 관리할 전문가를 고용해야 합니다.

적절한 균형 잡기

많은 AI 운영이 현재와 미래의 요구 사항을 완전히 평가하지 못해 컴퓨팅 리소스 할당에 대한 잘못된 결정을 내립니다.이 문제를 해결하려면 운영에서 다음 사항에 초점을 맞춰야 합니다.

• 워크로드 분석: 컴퓨팅 수요의 패턴 (예: 교육 또는 추론을 위한 피크 기간) 을 식별하여 과도한 프로비저닝을 방지합니다.
• 하이브리드 모델: 온디맨드 인프라와 전용 인프라를 결합하여 유연성과 비용 효율성의 균형을 맞춥니다.예를 들어, 일상적인 운영에는 자체 하드웨어에 의존하면서 수요 급증에 대비하여 클라우드 솔루션을 활용하세요.
• 리소스 최적화: 스케줄링 도구와 비용 모니터링 플랫폼으로 사용을 최적화하여 워크로드의 효율적인 실행을 보장합니다.

2.성능 및 효율성

성능과 효율성은 AI 개발의 핵심입니다.대규모 모델 학습부터 대규모 추론 실행에 이르기까지 GPU 성능을 극대화하는 기능은 AI 운영의 성공에 직접적인 영향을 미칩니다.그러나 성능 최적화는 단순히 최신 GPU를 사용하는 것이 아니라 리소스를 효과적으로 관리하고 활용하여 비용을 제어하면서 워크로드 수요를 충족시키는 것입니다.

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초심자의 경우 GPU는 병렬 처리 기능을 위해 AI 개발에 활용됩니다.따라서 다음과 같은 용도에 이상적입니다.

• 모델 교육: 대규모 데이터 세트 및 딥 러닝 알고리즘의 계산 속도를 높입니다.
• 추론: 실시간 또는 실시간에 가까운 애플리케이션을 위한 짧은 지연 시간, 높은 처리량을 제공합니다.
• 데이터 전처리: AI 워크플로에 필요한 변환 및 기능 엔지니어링 작업을 가속화합니다.

앞서 우리는 구성 및 통합에 대한 중요한 고려 사항에 대해 언급했습니다. 구매 vs. 빌드 토론.이는 다음과 같은 과제에 영향을 미칩니다.

• 리소스 활용도 저하:
  워크로드가 잘못 정렬되면 GPU가 유휴 상태가 되어 컴퓨팅 잠재력이 낭비되고 비용이 증가할 수 있습니다.
• 과부하 시스템:
  단일 GPU에서 너무 많은 프로세스를 실행하거나 충분한 메모리를 할당하지 않으면 성능에 병목 현상이 발생하고 효율성이 저하될 수 있습니다.
• 지연 문제:
  추론을 위해 AI 모델을 배포할 때, 특히 실시간 애플리케이션에서 높은 지연 시간은 사용자 경험을 저하시키거나 중요한 의사 결정 프로세스 (예: 자율 시스템) 를 손상시킬 수 있습니다.
• 확장성 병목 현상:
  AI 모델의 크기와 복잡성이 커짐에 따라 이러한 요구 사항을 충족하도록 GPU 리소스를 확장하면 신중하게 관리하지 않으면 수익이 감소하는 경우가 많습니다.

최적화 전략

• 적합한 GPU 선택:
  다양한 AI 워크로드에는 서로 다른 GPU 기능이 필요합니다.예를 들면 다음과 같습니다.
  • 고용량 메모리 GPU: 복잡한 아키텍처의 대형 모델을 학습하는 데 필수적입니다.
  • 추론에 최적화된 GPU: 지연 시간이 짧고 처리량이 많은 애플리케이션 (예: AI 추론을 위한 NVIDIA의 A100 또는 H100) 을 위해 설계되었습니다.
  • 특수 칩: 특정 AI 워크로드에 맞게 조정된 TPU 또는 기타 가속기를 고려해 보십시오.
• 병렬 처리 최적화:
  작업을 더 작고 병렬화 가능한 청크로 나누어 GPU 코어를 효율적으로 활용하세요.혼합 정밀도 훈련과 같은 기법을 사용하면 정확도 저하 없이 메모리 요구 사항을 줄이고 학습 시간을 단축할 수 있습니다.
• 로드 밸런싱:
  분산 컴퓨팅 프레임워크 (예: PyTorch의 분산 데이터 병렬 또는 TensorFlow의 멀티워커 미러링 전략) 를 사용하여 워크로드를 여러 GPU 또는 노드에 분산합니다.이렇게 하면 병목 현상이 방지되고 처리량이 향상됩니다.
• 데이터 파이프라인 최적화:
  GPU 처리량과 일치하도록 데이터 전처리를 간소화합니다.데이터가 GPU에 충분히 빠르게 공급되지 않을 때 병목 현상이 자주 발생하므로 NVIDIA DALI (데이터 로드 라이브러리) 와 같은 도구가 이 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
• 메모리 관리:
  데이터를 효율적으로 일괄 처리하고 사용하지 않는 메모리를 삭제하여 GPU 메모리 사용을 최적화합니다.NVIDIA Nsight와 같은 프로파일러를 사용하여 메모리 병목 현상을 식별하고 할당을 최적화할 수 있습니다.

성능과 비용의 균형

성능 최적화는 운영 환경에서 어떤 대가를 치르더라도 최고 성능의 GPU를 추구해야 한다는 것을 의미하지 않습니다.대신 균형을 맞추는 데 집중해야 합니다.

• 스팟 인스턴스: 중요하지 않은 교육 작업에 할인된 컴퓨팅 옵션을 활용하세요.
• 계층형 워크로드: 주요 워크로드를 고성능 GPU에 할당하고 덜 까다로운 작업은 저렴한 옵션으로 오프로드합니다.
• 클라우드 기반 GPU 솔루션: GMI Cloud와 같은 플랫폼은 사용자 지정 가능한 GPU 구성을 제공하므로 과도한 투자 부담 없이 성능 요구 사항에 따라 운영을 확장하거나 축소할 수 있습니다.

모니터링 및 반복적 개선

마지막으로, 조직은 성과와 효율성을 추적할 수 있는 솔루션을 갖추어야 합니다.

• 모니터링:
  도구를 사용하여 GPU 사용률, 메모리 사용, 처리 시간을 추적할 수 있습니다.특히 GMI Cloud의 클러스터 엔진은 하드웨어 및 소프트웨어와 관련된 모든 것을 모니터링할 수 있어 가동 중지 시간을 줄이고 보다 강력한 클러스터를 보장합니다.
• 경보 시스템:
  클러스터 또는 프로젝트가 실패할 위험이 있을 때 팀에 알림을 보낼 수 있는 고급 경고 시스템을 사용하여 도구의 우선 순위를 지정합니다.실패는 치명적인 손실과 자원 낭비로 이어질 수 있으므로 모니터링 도구에 적절한 경고 시스템을 갖추면 상당한 비용 절감을 기대할 수 있습니다.
• 반복적 튜닝:
  모델 아키텍처와 교육 워크플로를 지속적으로 개선하여 성능을 극대화합니다.하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 프루닝과 같은 기법을 사용하면 GPU 효율성을 크게 개선할 수 있습니다.

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3.규모 조정 고려 사항

확장성은 또 다른 큰 과제입니다. 프로젝트가 복잡해지고 사용자 요구가 증가함에 따라 성능이나 예산 저하 없이 대규모 워크로드를 처리할 수 있도록 컴퓨팅 인프라가 진화해야 합니다.GPU 리소스에 의존하는 AI 운영의 경우 효과적인 확장이 혁신을 가속화하는 것과 충족되지 않은 수요에서의 지연을 가를 수 있습니다.

Pinterest는 규모 조정 요구 사항의 좋은 예입니다.2017년에 그들은 협약에 서명했습니다. 아마존 웹 서비스 (AWS) 와 7억 5천만 달러 거래 확장 가능한 클라우드 리소스에 액세스하고 사용자 성장 요구를 충족할 수 있습니다.

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가까운 장래에 다음과 같은 내용이 적용될 것으로 예상됩니다.

• 모델 복잡성 증가:
  AI의 발전으로 인해 GPT 스타일 언어 모델 및 복잡한 비전 아키텍처와 같이 훨씬 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요한 더 크고 정교한 모델이 등장했습니다.
• 데이터 볼륨 증가:
  운영 팀은 경쟁력 있는 정확도를 유지하기 위해 그 어느 때보다 큰 데이터 세트를 처리하고 학습해야 하므로 GPU 요구 사항이 더욱 증가합니다.
• 사용자 분포 확대:
  성공적인 AI 제품은 종종 빠른 사용자 성장을 경험하므로 추론 수요를 실시간으로 충족하려면 확장 가능한 인프라가 필요합니다.

그렇다면 AI 작전은 어떻게 해야 할까요?컴퓨팅 리소스 확장에는 다음과 같은 접근 방식이 적용되고 있습니다.

클라우드 솔루션 활용:

• GMI Cloud, AWS 또는 Google Cloud와 같이 확장 가능한 GPU 클러스터에 대한 액세스를 제공하는 클라우드 플랫폼을 사용하십시오.
• 클라우드 제공업체는 설치 오버헤드를 최소화하면서 단기 버스트와 장기 확장을 모두 위한 솔루션을 제공합니다.

조정 가능한 일정:

• 사용량이 많지 않은 시간대에 작업을 실행할 수 있도록 유연한 스케줄링으로 비용을 최적화합니다.예를 들어 많은 기업은 GPU가 저렴하고 사람의 개입이 필요하지 않은 시간에 오프라인 또는 자동화된 작업을 실행하기만 하면 비용을 20~ 30% 절감할 수 있습니다.

리소스를 미리 예약하세요:

• 예측 가능한 워크로드의 경우 GPU 리소스를 미리 예약하여 가용성을 확보하고 비용을 절감하세요.

오토 스케일링 솔루션 사용:

• 오토 스케일링을 구현하여 워크로드 수요에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 조정합니다.예를 들어 GPU를 지원하는 Kubernetes는 필요에 따라 자동으로 포드를 확장하거나 축소할 수 있습니다.

성능 모니터링 및 분석:

• NVIDIA Nsight 또는 클라우드 네이티브 대시보드와 같은 모니터링 도구를 사용하여 리소스 사용률, 병목 현상 및 확장 효율성을 정기적으로 추적합니다.
• 강력한 모니터링과 같은 데이터 기반 통찰력을 기반으로 규모 조정 전략을 조정합니다.

4.데이터 프라이버시, 보안 및 규정 준수

이제 AI 운영과 관련되어 있지만 운영 성공에 매우 중요한 것에 대해 말씀드리겠습니다. 데이터 프라이버시, 보안 및 규정 준수.

민감한 데이터를 잘못 취급하면 재정적 불이익, 고객 신뢰 상실, 비즈니스 붕괴 등 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.AI 운영은 모델을 학습하고 최적화하는 데 데이터에 크게 의존하기 때문에 개인 식별 정보 (PII), 독점 비즈니스 데이터 또는 기밀 콘텐츠와 같은 민감한 정보가 포함되는 경우가 많습니다.강력한 개인정보 보호 및 보안 조치가 없다면 AI 운영 위험은 다음과 같습니다.

• 데이터 침해: 민감한 데이터가 악의적인 행위자에게 노출됩니다.
• 지적 재산권 도용: 상당한 시간과 투자가 필요한 독점 알고리즘 또는 모델을 침해합니다.
• 규제 관련 벌칙: GDPR, CCPA 또는 HIPAA와 같은 데이터 보호법을 준수하지 않을 경우 벌금이 부과됩니다.

모든 AI 운영의 주요 과제는 다음과 같습니다.

진화하는 규정:
데이터 보호법은 지역에 따라 다르며 계속 변화하고 있습니다.AI 기업은 다음과 같은 여러 프레임워크를 준수해야 합니다.

• GDPR (일반 데이터 보호 규정): EU 시민의 데이터 보호에 적용됩니다.
• CCPA (캘리포니아 소비자 개인정보 보호법): 캘리포니아 거주자의 데이터 프라이버시를 규제합니다.
• 히파아 (건강보험 양도 및 책임에 관한 법률): 건강 관련 데이터를 중심으로

데이터 주권:
많은 국가에서는 국경 내에서 데이터를 저장하고 처리해야 하므로 인프라 선택이 복잡합니다.

리소스 부족:
스타트업에는 종종 전담 규정 준수 팀이 없기 때문에 법률 환경을 따라잡기가 더 어렵습니다.

모델 도용:
AI 모델은 귀중한 지적 재산입니다.도난을 당하면 경쟁업체는 이를 리버스 엔지니어링하거나 오용하여 경쟁 우위를 고갈시킬 수 있습니다.

내부자 위협:
민감한 데이터나 모델에 액세스할 수 있는 직원이나 계약자는 실수로 또는 의도적으로 보안을 손상시킬 수 있습니다.

클라우드 취약성:
많은 회사에서 컴퓨팅 및 스토리지에 클라우드 기반 플랫폼을 사용합니다.잘못 구성된 액세스 제어나 패치되지 않은 취약성으로 인해 데이터가 노출될 수 있습니다.

개인 정보 보호, 보안 및 규정 준수를 위한 전략

기업이 식별된 문제를 완화할 수 있는 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

• 데이터 암호화:
  • AES-256 같은 업계 표준을 사용하여 저장 및 전송 중인 민감한 데이터를 암호화합니다.
  • 시스템 간 통신에 엔드-투-엔드 암호화를 활용합니다.
• 액세스 제어 및 감사:
  • 권한 있는 직원만 민감한 리소스에 액세스할 수 있도록 역할 기반 액세스 제어 (RBAC) 를 구현합니다.
  • 액세스 로그를 정기적으로 감사하여 이상 또는 무단 액세스 시도를 탐지합니다.
• 모델 보호:
  • 차등 프라이버시와 같은 기술을 사용하여 훈련 중에 민감한 데이터를 가리십시오.
  • 모델 워터마킹 또는 핑거프린팅을 사용하여 지적 재산권 도용을 식별하고 추적합니다.
• 보안 개발 사례:
  • DevSecOps 원칙을 채택하여 보안을 개발 라이프사이클의 모든 단계에 통합하세요.
  • 애플리케이션 및 인프라에 대한 정기적인 취약성 평가 및 침투 테스트를 수행합니다.
• 규정 준수 중심 인프라:
  • 규정 준수를 우선시하는 컴퓨팅 공급자를 선택하십시오.ISO 27001, SOC 2, HIPAA 규정 준수와 같은 인증을 찾아보십시오.
  • 지역별 데이터 센터를 제공하는 클라우드 플랫폼과 협력하여 데이터 주권 요구 사항을 충족하세요.
• 프라이버시 우선 설계:
  • 사용자 프라이버시를 핵심 원칙으로 삼아 데이터 수집을 최소화하고 가능하면 익명화를 보장하는 시스템을 구축하세요.
  • 데이터 사용 방식에 대한 투명성을 제공하고 가능한 경우 사용자가 데이터 수집을 거부할 수 있도록 합니다.

GMI Cloud를 통한 AI 운영 문제 해결

올바른 컴퓨팅 리소스를 선택하는 것은 AI 스타트업의 성패입니다.비용, 가용성, 효율성, 성능 사이에서 최적의 지점을 찾는 것이 관건입니다.GMI Cloud에서는 AI 인프라를 탐색하는 것이 쉬운 일이 아니라는 것을 알고 있습니다.유연하고 비용 효율적인 GPU 인스턴스, 확장 가능한 클러스터 또는 에너지 효율적인 컴퓨팅 옵션이 필요하든 GMI Cloud는 요구 사항에 맞는 솔루션을 제공합니다.

장기 약정 없이 NVIDIA H100 및 H200 GPU와 같은 고성능 하드웨어에 빠르게 액세스하고 유연한 가격을 이용할 수 있습니다.또한 턴키 Kubernetes 클러스터 엔진을 사용하면 확장 및 리소스 관리가 쉬워 인프라 문제 없이 구축 및 배포에 집중할 수 있습니다.

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