AI 워크로드란 무엇인가요?

더 구체적으로, AI 워크로드라는 용어는 AI 모델의 개발, 훈련, 배포와 관련된 대량의 데이터 처리가 필요한 리소스 집약적 작업을 의미합니다. 

개별 AI 워크로드를 사용하면 AI 애플리케이션이 인간이 학습하고 생각하고 결론을 내리는 방식과 연관된 이해력, 의사 결정, 문제 해결, 창의력 및 자율성 등 인간과 유사한 특성을 시뮬레이션할 수 있습니다.

IT 내부에서 워크로드라는 용어는 진화해 왔으며, 다양한 맥락에서 서로 다른 의미를 갖게 되었습니다. 일반적으로 워크로드는 특정한 희망 결과를 달성하는 데 필요한 총 시스템 수요, 즉 시간 및 리소스의 양을 나타냅니다. 워크로드는 단일 계산 또는 독립형 애플리케이션과 같은 비교적 간단한 작업부터 대규모 데이터 분석, 하이브리드 클라우드 또는 퍼블릭 클라우드 서비스의 처리, 또는 상호 연결된 앱 및 워크플로 제품군 실행과 같은 복잡한 작업까지 다양합니다. 

하위 집합인 AI 워크로드는 생성형 AI(gen AI), ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM), 자연어 처리(NLP), AI 알고리즘 실행과 같은 AI 애플리케이션 관련 작업과 연관됩니다. AI 워크로드는 높은 수준의 복잡성과 처리되는 데이터 유형으로 인해 대다수의 다른 워크로드 유형과 차별화됩니다. 다른 유형의 워크로드와 비교해 AI 워크로드는 일반적으로 이미지와 텍스트와 같은 비정형 데이터를 처리합니다. 

일반적으로 AI 워크로드는 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있으며, 모델 학습과 모델 추론이 가장 포괄적인 두 가지 범주입니다.

자세히 살펴보면, 다음과 같이 보다 미묘한 유형의 AI 워크로드도 있습니다.

AI 워크로드는 모든 종류의 AI 애플리케이션에 유용합니다. 최근 기술의 획기적인 발전으로 AI는 자동화에서 자동차, 의료, 중공업에 이르기까지 다양한 산업에 걸쳐 적용되면서 새로운 유틸리티 시대로 접어들었습니다. 매일 새로운 AI 애플리케이션이 테스트되고 이전의 애플리케이션이 개선되고 있으며, 광범위한 서비스와 운영을 크게 개선할 수 있는 잠재력도 있습니다.

AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트는 고객 우려 사항, 지원 티켓 및 판매를 더욱 효과적으로 처리하려는 기업에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이와 같은 도구는 자연어 처리 및 생성형 AI를 사용하여 고객의 질문을 해석하고 답하여 빠른 답변을 제공하고, 어려운 문의는 실시간 상담원에게 전달합니다. AI는 자주 묻는 질문에 답변하고 상시 지원을 제공하는 등 낮은 수준의 작업을 처리할 수 있기 때문에 상담원은 높은 수준의 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있으며, 이를 통해 전반적으로 사용자 경험을 향상할 수 있습니다. 

AI는 사기꾼이 사용하는 지속적으로 진화하는 전술에 대한 매우 강력한 방어 수단으로 자리 잡고 있습니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘은 복잡한 트랜잭션 패턴을 분석하고 이상 탐지를 통해 의심스러운 동작에 플래그를 지정할 수 있습니다. 인간 사기 탐지 전문가는 대역폭이 제한된 반면, AI는 초 단위로 기하급수적으로 더 많은 데이터를 검토할 수 있어서 은행과 같은 산업에 매우 유용합니다.

소매업체, 은행 및 기타 고객 대면 기업은 AI를 사용하여 보다 개인화된 쇼핑 및 엔터테인먼트 경험을 만들어 고객 만족도를 높이고 고객 이탈을 방지하고 있습니다. AI 알고리즘은 개인 관심사 및 과거 쇼핑 데이터와 같은 고객 정보를 사용하여 고객의 선호도에 맞게 제품 및 서비스 추천을 조정할 수 있습니다. 

어느 산업에서든 자격을 갖춘 인력을 고용하고 관리하는 일은 엄청난 부담으로 작용할 수 있습니다. AI 기반 채용 플랫폼은 이력서를 심사하고, 우수한 후보자를 공석과 연결하고, 비디오 분석을 통해 예비 면접을 실시하여 채용 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 이와 같은 도구는 HR 전문가가 사소한 관리 작업에 소요되는 시간을 줄이고 가장 유망한 구직자에게 더 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 수많은 지원자를 분류하여 채용까지 소요되는 시간을 최소화하고 응답 시간을 단축하며, 이를 통해 채용 여부와 상관없이 지원자의 경험을 향상하는 데 도움이 됩니다. 

대화형 소도구를 기반으로 상세한 아웃풋을 생성할 수 있는 생성형 AI 도구는 코더와 개발자를 위한 고유한 가치를 입증하고 있습니다. 실행 가능한 코드를 생성할 수 있는 이와 같은 자동화된 AI 도구는 코드 작성과 관련된 반복적인 작업을 간소화하고, 애플리케이션 개발을 지원하며, 앱 마이그레이션 및 앱 현대화 이니셔티브를 가속화합니다. 비록 재능 있는 코더를 대체할 수는 없지만, AI 코딩 도구는 오류를 줄이고 코드 일관성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

가상화와 같은 강력한 도구와 머신 러닝 모델을 함께 사용하면 센서, 사물인터넷(IoT) 지원 장치 및 운영 기술(OT)에서 수집한 데이터를 분석하여 필요한 장비 유지보수에 대한 신뢰할 수 있는 예측을 생성하고 기계 고장을 방지할 수 있습니다. AI 지원 예측적 유지보수는 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 줄이고 기업이 수익을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

모든 유형의 워크로드 관리는 대규모 IT 부서의 중요한 구성 요소입니다. 부적절한 구성은 전체 시스템 성능을 직접적으로 저해하여 비용 증가, 안정성 저하 및 부정적인 사용자 경험으로 이어질 수 있습니다. IBM, Microsoft Azure, Nvidia, Amazon Web Services(AWS)와 같은 AI 솔루션 제공업체는 주요 파이프라인의 대역폭 부담을 줄이고 모든 유형의 워크로드의 라이프사이클 전반에 걸쳐 전반적인 성능을 개선하여 최적화할 수 있는 비용 효율적인 방법을 지속적으로 찾고 있습니다.

다양한 유형의 복잡한 워크로드가 있지만, AI 워크로드는 가장 까다로울 수 있습니다. AI 워크로드는 사내 또는 원격 데이터 센터의 충분한 데이터 스토리지 솔루션과 강력한 특수 하드웨어를 필요로 합니다.

AI 워크로드 구현의 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 리소스 할당: 대기 시간이 짧고 효율적인 AI 워크로드를 달성하는 것은 CPU와 같은 기존 프로세서의 과제입니다. 복잡한 AI 알고리즘과 대용량 데이터 처리에는 병렬 처리를 위해 구축된 AI 최적화 하드웨어가 필요합니다. AI 시스템의 복잡성과 데이터 밀도가 증가함에 따라 확장성이 중요한 요소로 떠오르고 있습니다. 

• 개인정보 보호 및 보안: AI 워크로드는 엄청난 양의 데이터에 의존(하며 이를 생성)합니다. 이 데이터는 민감한 개인정보부터 영업 비밀과 기밀 정부 정보에 이르기까지 모든 정보를 포함할 수 있습니다. 시스템의 복잡성이 증가함에 따라 잠재적인 보안 취약성도 증가합니다. 이렇게 방대하고 다양한 양의 데이터를 처리할 때 엄격한 보안 제어의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

• 유지보수: 시간이 지날수록 AI 모델은 정확성을 보장하기 위해 간헐적인 재학습 및 재보정이 필요합니다. AI 모델을 정기적으로 재교육하는 것은 비용 및 노동 집약적인 프로세스일 수 있으며, 자격을 갖춘 전문가가 수행해야 합니다.  

• 윤리적 문제: AI 워크로드가 있는 AI 시스템을 운영하면 새로운 윤리적 고려 사항이 발생합니다. 알고리즘 편향성 관리, 모델 투명성 제공, 책임성 확보와 같은 문제는 계속해서 논쟁을 불러일으키고 있습니다. 독창적인 지적 재산으로 훈련되는 경우가 많은 생성형 AI의 경우, 저작권 및 저작자 표시와 관련된 문제는 흥미롭고 중요한 질문을 제기합니다.