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AI 컴퓨팅 인프라는
첫 단추가 중요
AI 컴퓨팅 인프라 구축의 초기 단계에서 비용 효율성, 성능 최적화, 확장성 및 유연성 확보, 운영 효율성, 그리고 리스크 관리와 같은 복잡하고 다양한 문제들을 해결하는 것은, 불필요한 투자 방지, 원하는 성능 확보, 향후 시스템 변화에 대한 대응력 강화, 효율적인 시스템 운영, 그리고 잠재적 리스크 최소화를 통해 AI 프로젝트의 성공 가능성을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다.
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Problem
AI 컴퓨팅 인프라 구축과
운영이 어려운 이유
적정 투자 규모의 기준 모호
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AI 모델은 그 종류와 특성에 따라 필요한 컴퓨팅 자원이 크게 달라짐
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LLM을 효과적으로 운영하기 위해서는 분산 학습, 모델 병렬 처리,
효율적인 추론 기술 등이 요구 -
MMLM은 데이터 전처리, 특징 추출, 융합 등 복잡한 과정을 거치므로, 고성능 컴퓨팅 자원과 함께 효율적인 데이터 처리 및 관리 시스템이 필요
성능 최적화의 어려움
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LLM/RAG 기반 AI 어시스턴트나 AI 에이전트 구현 시 성능 이슈 발생 가능성이 높음
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LLM 연산의 복잡성에 RAG라는 단계를 더하면 어느 정도의 성능 지연이 불가피하게 발생
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성능 최적화가 제대로 이루어지지 않으면, 사용자는 부정확하거나 느린 답변을 받게 되어
시스템에 대한 만족도가 낮음 -
시스템 설계 최적화, 하드웨어 성능 향상, 알고리즘 개선 등을 통해 지연 시간을 최소화하기 위한 노력이 필요
AI 가속기 선택의 어려움
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AI 가속기는 AI 연산 성능을 향상시키는 데 특화된 하드웨어로,
GPU, NPU, TPU 등 다양한 종류가 있음 -
각 가속기는 특정 AI 작업에 더 적합한 특성을 가지고 있어, 작업 특성에 맞는
가속기를 선택하는 것이 어려움
AI 데이터센터 아키텍처의 확장
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최신 AI 가속기는 높은 성능을 제공하는 만큼, 발열량이 높고 전력 소비가 많음
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최신 AI 가속기 운영을 위한 데이터센터 설비 구축 지원, 안정적이고 효율적인 AI 시스템 운영 환경 제공, 데이터센터의 물리적 환경까지 고려한 종합적인 솔루션이 필요.
Service
DIA NEXUS가 집중하는
최적화 서비스
인프라 사이징
AI 모델 종류, 워크로드 특성, 데이터 규모 등을
종합적으로 분석하여 최적의 인프라
성능과
규모를 제안
AI 가속기 제안
AI 작업 특성(학습, 추론 등)을 분석하고, 최적의 AI 가속기를 제안하여 AI 시스템의 성능을 극대화
데이터 센터 제안
최신 AI 가속기 특성을 고려한
데이터센터 설비 관련 가이드를 통해 안정적이고 효율적인 AI 시스템 운영을 지원