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인공 지능 (AI) 은 엄청난 양의 값비싼 컴퓨팅 인프라를 필요로 하는 혁신적인 혁신으로 전체 산업을 혁신하면서 디지털 혁신의 새로운 물결을 일으키고 있습니다.워크플로우를 효율적으로 관리하고 중요 워크로드에 대한 지출을 극대화하는 것은 ROI에 매우 중요합니다.
AI 워크로드를 적극적으로 관리하지 않는다면 과잉 지출일 가능성이 높습니다.적절한 비용 관리가 없으면 클러스터가 가동되고 계속 운영되는 경우가 많기 때문에 리소스가 제대로 프로비저닝되지 않고 비용이 쌓이면 프로젝트가 더 지연되고 최적의 가치를 제공하지 못할 수 있습니다.여러 사용자 또는 그룹이 여러 시스템에 액세스하는 경우 이러한 위험이 커집니다.
AI 인프라 (하드웨어, 소프트웨어 및 클라우드 서비스) 는 비용이 많이 들기 때문에 상당한 초기 투자가 필요할 수 있습니다.
AI 시스템을 기존 인프라 및 프로세스와 통합하는 것은 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다.
AI 모델의 성능은 학습된 데이터에 따라 달라지며, 데이터 품질이 낮으면 예측이 부정확해지고 성능이 저하될 수 있습니다.
많은 조직에는 AI 기술과 전문 지식을 갖춘 필수 인력이 부족하여 AI 프로젝트를 구현하고 관리하기가 어렵습니다.
AI 교육 워크로드는 가장 느린 연결 속도로 실행되어 고도로 상호 연결되며 컴퓨팅, 동기화 및 통신의 연속 루프에서 실행됩니다.연결 속도가 느리면 전체 AI 교육 워크로드의 성능이 저하될 수 있습니다.실제로 AI/ML 트레이닝에서 벽시계 중 최대 30% 가 네트워크가 응답하기를 기다리는 데 사용됩니다.
AI 인프라의 상당한 비용을 고려할 때 네트워크 성능의 작은 개선도 가치가 있습니다.
네트워크 지연 시간은 데이터가 네트워크를 통해 이동하는 데 걸리는 시간입니다. 특히 AI 모델이 데이터를 처리하고 결과를 제공하는 데 걸리는 시간은 특히 실시간 애플리케이션의 경우 심각한 병목 현상이 될 수 있습니다.
1.동기식 분산 컴퓨팅: 여러 GPU에서 모델을 학습할 때 노드 간 동기화를 위해서는 병목 현상을 방지하기 위해 지연 시간을 최소화한 빠른 데이터 전송이 필요합니다.
2.대용량 데이터: AI 모델은 특히 학습 중에 대규모 데이터 세트를 처리하므로 GPU와 스토리지 시스템 간에 데이터를 빠르게 전송하려면 높은 대역폭이 필요합니다.
3.실시간 처리: 자율주행차 또는 실시간 비디오 분석과 같은 AI 애플리케이션의 경우 AI 추론 응답을 보장하려면 짧은 지연 시간이 필수적입니다.
4.모델 복잡성: AI 모델이 점점 더 커지고 복잡해짐에 따라 데이터 전송 요구가 증가하여 고대역폭의 필요성이 더욱 강조되고 있습니다.
1.저속 모델 교육 시간.
2.성능 저하 사용자 경험에 영향을 미칩니다.
3.병목 현상 비효율적인 리소스 활용으로 이어집니다.
네트워크 지연 시간이 짧으면 워크로드의 속도와 효율성이 향상되어 생산성 향상, 비용 절감, 경쟁 우위 향상, 원활한 실시간 운영, 사용자 및 고객 만족도 향상으로 이어져 투자 수익률 (ROI) 에 상당한 영향을 미칩니다.
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