AI 인프라 혁신: VAST 데이터 월드 투어 아시아-태평양 지역에서 얻은 인사이트

“병목 현상은 인프라입니다.”

이 메시지는 VAST Data의 월드 투어 기간 동안 싱가포르와 시드니에서 분명하게 울려 퍼졌습니다.전 세계 기업들이 AI 및 머신 러닝의 혁신적인 잠재력을 받아들이면서 진행 속도를 늦출 수 있는 중대한 인프라 문제에 직면하고 있습니다.싱가포르 (10/29) 와 시드니 (11/28) 에서 열린 VAST Data World Tour 이벤트의 패널 토론에서 GMI Cloud, NVIDIA, VAST Data 및 FPT Smart Cloud의 업계 리더들은 이러한 중요한 인프라 문제를 해결하는 인사이트와 솔루션을 공유했습니다.

조직은 AI 인프라를 구현하는 데 있어 몇 가지 주요 과제에 직면합니다.

• 고성능 GPU에 대한 제한된 액세스
• 네트워크 효율성 병목
• 보안 취약성
• 리소스 관리 도구가 충분하지 않음

고성능 GPU에 대한 제한된 액세스

고성능 GPU의 제한된 가용성은 비용 증가 또는 AI 프로젝트 시작 계획에 중대한 차질 초래 산업 전반에 걸쳐.

기업이 AI 및 ML 기능을 확장하려는 경우 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 모델 학습을 가속화할 수 있도록 GPU가 고유하게 제공하는 강력한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.그러나 이러한 GPU 리소스가 부족하면 배포 대기 시간이 길어지고 비용이 증가하며 때로는 혁신을 방해하는 구식 하드웨어에 의존하게 될 수도 있습니다.

이러한 제한은 대형 기술 회사가 일반적으로 가용 공급량의 상당 부분을 확보하기 때문에 프리미엄 GPU를 놓고 경쟁하기 위한 예산이 부족한 소규모 기업과 스타트업에 특히 영향을 미칩니다.

따라서 많은 업계에서는 제한된 리소스를 최대한 활용하기 위해 클라우드 기반 GPU 대여, FPGA (Field-Programmable Gate Array) 기술 및 최적화 기술과 같은 대체 솔루션을 모색하고 있습니다.GMI Cloud와 같은 네오클라우드는 이러한 병목 현상을 해소하기 위해 효율적이고 저렴하며 안정적인 GPU 액세스를 제공하기 위해 존재합니다.

네트워크 효율성 병목

기존 네트워크 아키텍처는 최신 AI 워크로드의 대규모 데이터 처리량 요구 사항을 처리하는 데 어려움을 겪으며 심각한 성능 병목 현상.

AI 모델 크기와 데이터세트 복잡성이 기하급수적으로 증가함에 따라 전례 없는 네트워크 성능이 필요합니다.조직은 기존 인프라가 필요한 데이터 전송 속도를 유지할 수 없어 GPU 사용률이 낮고, 교육 시간이 길어지며, 리소스 사용이 비효율적이라는 사실을 알게 됩니다.이러한 문제는 네트워크 지연이 모델 컨버전스와 전체 교육 효율성에 심각한 영향을 미칠 수 있는 분산 교육 시나리오에서 특히 심각합니다.

네트워크 병목 현상을 해결하는 최신 솔루션에는 스토리지와 컴퓨팅 리소스 간의 직접적인 데이터 경로가 필요하므로 불필요한 네트워크 홉이 제거되고 지연 시간이 줄어듭니다.GPUDirect Storage와 같은 기술은 데이터 전송 효율성을 크게 개선할 수 있으며, 고급 데이터 스트리밍 아키텍처는 일관되고 높은 처리량 성능을 보장합니다.이러한 기능은 직접 데이터 경로와 최적화된 프로토콜이 리소스 활용을 극대화하는 VAST Data의 플랫폼과 GMI Cloud 인프라 간의 통합에서 잘 드러납니다.

보안 취약성

AI 워크로드가 정교해짐에 따라 다음과 같은 새로운 보안 문제가 발생합니다. 기존 인프라 솔루션은 처리할 수 있는 장비가 부족합니다..

AI 시스템이 점점 더 민감한 데이터를 처리함에 따라 조직은 데이터 보호, 액세스 제어 및 규정 준수와 관련된 복잡한 보안 요구 사항에 직면하고 있습니다.AI 워크로드의 분산된 특성과 고성능 컴퓨팅의 필요성으로 인해 귀중한 지적 재산과 민감한 교육 데이터를 손상시킬 수 있는 잠재적 취약성이 발생합니다.기존의 보안 조치로는 종종 성능 오버헤드가 발생하여 AI 워크로드 효율성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

AI 인프라의 효과적인 보안을 위해서는 강력한 암호화, 세분화된 액세스 제어, 성능 저하 없이 지속적인 모니터링을 결합하는 다계층 접근 방식이 필요합니다.제로 트러스트 아키텍처와 하드웨어 수준의 보안 기능을 구현함으로써 조직은 높은 처리량을 유지하면서 AI 자산을 보호할 수 있습니다.이러한 접근 방식은 AI 파이프라인 전반에 걸쳐 포괄적인 보호를 제공하는 VAST Data 및 GMI Cloud에 의해 구현된 보안 프레임워크에 잘 나타나 있습니다.

‍리소스 관리 도구가 충분하지 않음

조직은 AI 인프라 리소스를 효율적으로 관리하고 최적화하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 활용도 저하 및 운영 비용 증가.

AI 워크로드의 동적 특성상 변화하는 수요에 적응할 수 있는 정교한 리소스 관리 기능이 필요합니다.많은 조직이 AI 인프라를 효과적으로 오케스트레이션하기 위한 도구와 전문 지식이 부족하여 리소스 충돌, 비효율적인 할당, 운영 규모 조정이 어려워집니다.성능 및 비용 효율성을 유지하면서 경쟁하는 워크로드의 균형을 맞출 경우 이러한 문제는 더욱 복잡해집니다.

왜 대용량 데이터와 GMI 클라우드일까요?

올바른 인프라 파트너를 선택하는 것은 AI 및 기계 학습 산업에서 비즈니스 성공에 매우 중요합니다.VAST DATA와 GMI Cloud의 파트너십은 이러한 협업을 차별화하는 네 가지 주요 이점을 제공합니다.

통합 데이터 아키텍처

이러한 협업의 핵심은 NFS와 오브젝트 스토리지 기능을 모두 원활하게 통합하는 동시에 포괄적인 데이터 준비 및 파이프라인 도구를 제공하는 통합 데이터 아키텍처입니다.이러한 통합 접근 방식은 스토리지와 컴퓨팅 리소스 간의 원활한 데이터 이동을 보장하여 기존의 데이터 사일로를 없애고 AI 워크플로를 가속화합니다.

엔터프라이즈급 성능

이 솔루션은 정교한 자동 페일오버 메커니즘을 통해 다운타임 없는 운영을 유지하면서 일관되게 높은 처리량의 데이터 전송 속도를 제공합니다.즉각적인 대응 기능을 갖춘 포괄적인 연중무휴 사전 모니터링 시스템을 통해 운영에 영향을 미치기 전에 잠재적 문제를 식별하고 해결하여 기업 고객이 요구하는 안정성을 유지할 수 있습니다.

유연한 배포 옵션

조직은 특정 요구 사항에 맞게 조정되는 매우 유연한 배포 옵션을 활용할 수 있습니다.이 파트너십은 장기 운영을 위한 예약 인스턴스와 임시 워크로드에 대한 온디맨드 요금을 제공하며, 강력한 하이브리드 클라우드 기능으로 보완됩니다.이러한 유연성을 통해 조직은 필요에 따라 AI 운영을 확장할 수 있는 민첩성을 유지하면서 인프라 비용을 최적화할 수 있습니다.

고급 오케스트레이션

정교한 오케스트레이션 계층은 심층적인 Kubernetes 통합 및 포괄적인 관리 API를 제공하여 리소스 최적화를 자동화하고 복잡한 배포 시나리오를 간소화합니다.이를 통해 조직은 인프라 관리보다 혁신에 집중할 수 있으므로 기업 요구에 따라 확장되는 더 효율적이고 확장 가능하며 관리가 용이한 AI 인프라를 구축할 수 있습니다.

앞을 내다보며

VAST Data와 GMI Cloud 간의 파트너십은 단순한 기술 제휴를 넘어 AI 채택이 직면한 근본적인 인프라 문제를 해결하기 위한 약속입니다.싱가포르와 시드니에서 열린 논의에서 알 수 있듯이 조직은 강력한 기술뿐만 아니라 AI 야망에 따라 성장할 수 있는 안정적이고 안전하며 확장 가능한 솔루션을 찾고 있습니다.

GMI Cloud의 최근 8,200만 달러 규모의 시리즈 A 펀딩 라운드와 VAST Data의 검증된 기업 전문성을 바탕으로 파트너십은 AI 기반 조직의 진화하는 요구 사항을 해결하는 혁신적인 솔루션을 지속적으로 제공할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.

VAST 데이터 및 GMI Cloud가 AI 인프라를 어떻게 혁신할 수 있는지 자세히 알아보려면 솔루션 팀에 문의하기.

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