잠재력 발휘: AI 워크로드에 맞게 인프라를 최적화하는 7가지 방법

인공 지능(AI)은 고급 분석과 자동화, 개인화된 경험을 가능하게 하며 업계를 혁신하고 있습니다. 기업들은 생성형 AI를 구현한 후 애플리케이션 현대화의 생산성이 30% 향상되었다고 보고했습니다. 하지만 AI 이니셔티브의 성공 여부는 까다로운 워크로드를 효율적으로 지원하는 기본 인프라의 능력에 크게 좌우됩니다. 이 블로그에서는 AI 워크로드에 대한 인프라를 최적화해 조직이 AI 기술의 잠재력을 극대화하도록 지원하는 7가지 핵심 전략을 살펴보겠습니다.

AI에 최적화된 고성능 컴퓨팅 시스템에 투자하면 모델 학습과 추론 작업이 가속화됩니다. GPU(그래픽 처리 장치)와 TPU(텐서 처리 장치)는 AI 알고리즘의 핵심인 복잡한 수학적 계산을 처리하도록 설계되어 기존 CPU보다 대폭 향상된 속도를 제공합니다.

시간이 지남에 따라 복잡성과 수요가 달라지는 AI 워크로드를 처리하려면 확장성이 가장 중요합니다. 클라우드 플랫폼과 컨테이너 오케스트레이션 기술은 워크로드 요구 사항에 따라 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 리소스를 동적으로 할당하는 확장가능한 리소스를 제공합니다. 이러한 유연성은 과잉 프로비저닝이나 활용도 저하 없이 최적의 성능을 보장합니다.

효율적인 데이터 처리 파이프라인은 AI 워크플로, 특히 대규모 데이터 세트를 포함하는 워크플로에 매우 중요합니다. Apache Hadoop, Spark 또는 Dask와 같은 분산 스토리지 및 처리 프레임워크를 활용하면 데이터 수집, 변환 및 분석이 가속화됩니다. 또한 인메모리 데이터베이스와 캐싱 메커니즘을 사용하면 지연 시간을 최소화하고 데이터 접근 속도를 향상할 수 있습니다.

여러 컴퓨팅 노드에서 AI 알고리즘을 병렬화하면 노드 클러스터에 컴퓨팅 작업을 분산하여 모델 훈련 및 추론을 가속화할 수 있습니다. TensorFlow, PyTorch, Apache Spark MLlib와 같은 프레임워크는 분산 컴퓨팅 패러다임을 지원하여 리소스를 효율적으로 활용하고 인사이트를 더 빠르게 확보할 수 있도록 지원합니다.

FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이), ASIC(애플리케이션별 집적 회로) 같은 하드웨어 가속기는 특정 AI 작업의 성능과 에너지 효율성을 최적화합니다. 이러한 특수 프로세서는 범용 CPU나 GPU에서 컴퓨팅 워크로드를 오프로드해 추론, 자연어 처리, 이미지 인식과 같은 작업의 속도를 대폭 향상합니다.

지연 시간이 짧고 대역폭이 높은 네트워킹 인프라는 노드 간의 데이터 집약적 통신에 의존하는 분산 AI 애플리케이션에 필수적입니다. InfiniBand 또는 RDMA(원격 직접 메모리 액세스)와 같은 고속 상호 연결을 배포하면 통신 오버헤드를 최소화하고 데이터 전송 속도를 가속화하여 전반적인 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.

포괄적인 모니터링 및 최적화 사례를 구현하면 시간이 지남에 따라 AI 워크로드가 효율적으로 비용 효율적으로 실행된다는 것을 확인할 수 있습니다. 성능 모니터링 도구를 활용해 병목 현상, 리소스 경합, 활용도가 낮은 리소스를 파악하세요. 자동 확장, 워크로드 스케줄링, 리소스 할당 알고리즘 등의 지속적인 최적화 기술은 진화하는 워크로드 수요에 맞게 인프라를 동적으로 조정해 리소스 활용도와 비용 절감을 극대화합니다.

AI 워크로드를 위한 인프라 최적화는 하드웨어, 소프트웨어, 아키텍처 고려 사항을 포괄하는 총체적인 접근 방식이 필요한 다각적인 노력입니다. 고성능 컴퓨팅 시스템, 확장 가능한 리소스, 데이터 처리, 분산 컴퓨팅 패러다임, 하드웨어 가속, 최적화된 네트워킹 인프라, 지속적인 모니터링 및 최적화 사례를 수용함으로써 조직은 AI 기술의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다. 최적화된 인프라를 통해 기업은 혁신을 주도하고, 새로운 인사이트를 얻고, 오늘날의 경쟁 환경에서 앞서 나가는 AI 기반 솔루션을 제공해 앞으로 나아갈 수 있습니다.

IBM 고객은 IBM의 AI 솔루션과 Red Hat 하이브리드 클라우드 기능을 통해 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다. IBM과 협력하는 고객은 기존 네트워크와 엣지 인프라를 가져올 수 있고, IBM은 기존 인프라를 기반으로 실행되는 소프트웨어를 제공해 통합 솔루션을 생성할 수 있도록 지원합니다.

Red Hat OpenShift는 자동화 소프트웨어의 가상화 및 컨테이너화를 지원하여 애플리케이션 요구 사항에 따라 최적화된 하드웨어 배포에 있어 뛰어난 유연성을 제공합니다. 또한 효율적인 시스템 오케스트레이션을 제공하여 엣지에서 실시간 데이터 기반 의사 결정을 내리고 클라우드에서 추가 처리를 수행할 수 있습니다.

IBM은 서버와 스토리지에서 소프트웨어 및 컨설팅에 이르기까지 AI에 최적화된 모든 솔루션을 제공합니다. 최신 IBM 서버, 스토리지 및 소프트웨어를 사용하면 안전한 하이브리드 클라우드와 신뢰할 수 있는 AI 자동화 및 인사이트를 통해 온프레미스 및 클라우드에서 현대화하고 확장할 수 있도록 지원합니다.