복원력이 뛰어난 AI 인프라: 업계 우려 속에서 성공하기 위한 비결

Why managing AI risk presents new challenges

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The difficult of using AI to improve risk management

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How to bring AI into managing risk

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Pros and cons of using AI to manage risks

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Benefits and opportunities for risk managers applying AI

대규모 GPU 시스템의 현실

최근 힌덴부르크 리서치 (Hindenburg Research) 에서 특정 GPU 하드웨어 제공업체에 관한 기사를 보았는데, 이 문제에 대한 우리의 통찰력을 공유하고자 합니다.AI 인프라 분야에서 업계 전문가들은 하드웨어 장애, 특히 GPU의 경우 대규모 운영 시 발생하는 현실의 일부에 불과하다는 사실을 알고 있습니다.이는 고성능 경주용 자동차나 로켓선과 매우 흡사합니다. 출력을 극대화하도록 설계되었지만 가끔 발생하는 피트 스톱이나 부품 교체의 영향을 받지 않습니다.

대규모 AI 클라우드 운영에서는 과열, 메모리 오류 또는 네트워크 불안정과 같은 문제가 드물지 않으며 시간이 지남에 따라 복잡해질 수 있습니다.예를 들어, a 널리 보고된 사례 Meta의 자료에 따르면 회사는 라마 3를 트레이닝할 때 약 3시간마다 오류가 발생했으며, 이 중 58.7% 는 GPU 및 HBM3 메모리 결함으로 인해 발생했습니다.이러한 문제는 AI 운영 확장의 고유한 복잡성을 보여주며 강력한 인프라, 사전 예방적 유지 관리 및 효과적인 계획의 필요성을 강조합니다.

레질리언스 구축에 도움이 되는 몇 가지 조언

AI 인프라를 확장하는 것은 결코 쉬운 일이 아니지만 올바른 전략을 사용하면 운영을 원활하게 운영하는 데 필요한 탄력성을 구축할 수 있습니다.방법은 다음과 같습니다.

리던던시 관리 계획 수립: 다중 계층 이중화 전략을 구현하여 지속적인 성능을 보장합니다.이 접근 방식을 사용하면 개별 구성 요소에 문제가 발생하더라도 시스템을 계속 운영할 수 있습니다.

체크포인트 복구: 안정적인 지점에서 작업을 신속하게 재개하여 워크플로우 중단을 최소화하고 운영을 순조롭게 진행하는 시스템을 통합합니다.

강력한 보안: 강력한 보안 조치로 인프라를 보호하십시오.

지속적인 보안 모니터링: 사이버 공격으로 인한 다운타임을 방지하기 위해 실시간으로 보안 위협을 적극적으로 모니터링하고 완화합니다.
사고 대응: 보안 사고를 신속하게 해결하고 복구하여 잠재적 피해를 최소화할 수 있는 잘 정의된 사고 대응 계획을 개발합니다.

전략적 파트너십 구축: 전략적 제휴를 맺어 확장 부담을 분담하고 인프라의 탄력성과 효율성을 유지하세요.

GMI 클라우드가 돋보이는 이유

경쟁사는 유사한 AI 인프라 서비스를 제공하지만 GMI Cloud가 보장하는 일관된 안정성을 제공하는 데 있어 종종 목표를 놓치고 있습니다.이러한 공급업체는 보안 및 이중화에 대한 포괄적이고 통합된 접근 방식을 제공하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이로 인해 고객은 혼란과 사이버 위협에 취약해질 수 있습니다.

GMI Cloud는 하드웨어만 제공하는 것이 아니라 경쟁업체에서 흔히 발생하는 문제를 예측하고 방지하도록 설계된 완전히 통합된 종합 솔루션을 제공합니다.당사의 우수한 인프라와 타의 추종을 불허하는 고객 지원을 결합하면 규모에 상관없이 AI 운영이 항상 최고의 성능으로 운영될 수 있습니다.

앞을 내다보며

GMI Cloud에서는 혁신에 대한 헌신과 안정성에 대한 헌신을 통해 고객이 현재와 미래에 필요한 성능을 제공할 수 있다고 신뢰할 수 있습니다.

궁금한 점이 있거나 GMI Cloud가 AI 인프라 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있는지 자세히 알아보시기 바랍니다.또한, 곧 출시될 예정이니 계속 지켜봐 주시기 바랍니다. 블로그 게시물 여기서는 앞으로 몇 주 안에 제공될 GPU 클러스터의 시스템 안정성에 대한 전체 벤치마크 보고서와 함께 이러한 주제에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.

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