현재 많은 기업이 AI 모델을 프로덕션 환경에 배포해 추론 서비스를 제공하는 과정에서 기술적 장벽에 부딪히고 있습니다. 비효율적인 GPU 자원 활용, 느린 배포 속도, 낮은 안정성, 그리고 감당하기 어려운 운영 비용은 AI 전환을 가로막는 주요 요인입니다. 이는 최신 GPU를 장착한 서버를 도입한다고 해결할 수 있는 문제가 아닙니다. 성공적으로 프로덕션 추론 인프라를 구축하려면 컴퓨팅, 네트워킹, 냉각, 그리고 지능형 소프트웨어를 긴밀하게 통합하는 풀스택(Full-Stack) 접근법이 필수입니다. 이번 포스트에서는 대원씨티에스의 파트너인 KAYTUS가 제안하는 효율적인 AI 추론 환경 구축을 위한 가이드를 정리해 보았습니다.   AI 추론 최적화를 위한 고려 사항 AI 추론은 단일한 워크로드가 아닙니다. 거대 언어 모델(LLM)이나 멀티 모달 언어 모델(MMLM) 기반 추론 서비스는 Prefill과 Decode 두 단계로 분리해 최적화하는 전략이

AI 데이터센터는 구축과 운영 모두 비용이 많이 들지만 조직의 미래 비전과 전략 실행의 근간이다 보니 투자 우선 순위가 높습니다. 이처럼 중요한 시설 투자일 수록 24시간 365일 장애나 중단 없이 GPU 자원을 효율적으로 활용하며 안정적으로 돌아가야 합니다. 이번 포스팅에서는 KAYTUS의 KSManage 도구로 AIOps 기반 AI 데이터센터 인프라 운영과 관리 방식을 어떻게 바꿀 수 있는지 살펴보겠습니다.   한계에 도달한 전통적 운영 방식 전통적인 데이터센터 운영 방식은 여러모로 AI 데이터센터와 맞지 않습니다. 그 이유는 크게 이기종 환경, 매뉴얼 방식의 관리, 사후 대응에 초점을 맞춘 모니터링에서 찾아 볼 수 있습니다. 일반적인 데이터센터는 여러 벤더의 장비가 혼재된 이기종 장비로 구성되어 있습니다. 각 장비가 고유의 관리 인터페이스와 프로토콜을 사용하다 보니 자연스럽게 운영 환경이 파편화되고 사일로화됩니다. 이런 조건에서는 자원 활용