AI의 발전 속도는 현대 비즈니스 환경에서 핵심적인 차별 요소 중 하나로 부상하고 있다. 금융, 제조 및 에너지 분야의 기업들이라면, 딥러닝 모델을 신속하게 도입하는 것이 실질적인 이점이 된다. 이러한 상황에서 분산 학습 서버는 더 이상 선진화된 방법론으로만 추구되는 것이 아니라, 모델의 연구를 생산으로 전환하는 데 있어 핵심 동력인 필수적인 비즈니스 요구사항이 되었다.
병렬 처리: 빠른 처리의 비결
이러한 가속의 일반적인 원리는 병렬화(parallelization)로 알려져 있다. 서버의 성능에 관계없이 데이터는 단일 서버에서 순차적으로 처리된다. 분산 학습 구조는 연결된 여러 서버 그룹을 중심으로 개발되며, 이로 인해 발생하는 병목 현상이 해결된다. 또한 다수의 GPU들 사이에 데이터를 분산시켜 대규모 데이터 세트에 확장할 수 있고(데이터 병렬 처리), 또는 동일 모델의 서로 다른 구성 요소들을 특수 목적 노드들 간에 분배할 수도 있다(모델 병렬 처리). 이러한 작업 분담은 수 주가 걸리던 학습 시간을 며칠로, 때로는 수 시간으로 줄여 시장의 빠른 변화에 대응하기 위해 필수적인 프로토타입 제작과 반복 작업을 획기적으로 가속화할 수 있다.
더 빠른 반복을 위한 리소스 사용
속도는 더 이상 파워 과시가 아니라 효율성에 초점을 맞춥니다. 분산 시스템을 통해 자원의 지능적인 배분이 가능해지며, 훈련 파이프라인의 각 단계를 최적의 하드웨어에 배치할 수 있고, 동일한 클러스터에서 여러 실험이 동시에 실행될 수 있습니다. HPE 및 Dell과의 시스템 통합 전문성을 바탕으로 매끄러운 운영이 보장되며, 인프라 관련 모든 투자의 최적 활용이 이루어집니다. 분산 서버는 훈련 시간 단축뿐 아니라 유휴 자원의 제거와 워크플로우 자동화를 통해 개발 프로세스 전반의 가속화를 보장합니다.
복잡하고 확장 가능한 모델 아키텍처.
또한, 이전에 지연되었던 문제들을 해결할 수 있는 측면에서 가속화가 이루어지고 있다. 실제로 대규모 모델의 경우 단지 차세대 금융 예측이나 산업 규모의 디지털 트윈, 대규모 에너지 시스템의 다목적 최적화를 위한 것뿐만 아니라, 하나의 기계에서 실행이 불가능하기도 하다. 분산 학습 서버는 이러한 모델들을 학습하고 구성할 수 있도록 확장될 수 있다. 이를 통해 조직의 AI 인프라를 비공유 방식으로 배치함으로써, 모델의 복잡성이 증가함에 따라 하드웨어가 부과하는 한계에 얽매이지 않고 모델 복잡성 개발 속도를 계속 유지할 수 있게 된다.
마지막으로, 분산 학습 서버는 AI 생성 방식을 선형적이고 제한적인 작업에서 확장 가능하고 병렬화된 프로세스로 전환시킵니다. 이는 현대 기업들이 채택하는 AI에 필수적인 빠른 혁신 주기와 복잡한 모델 구축의 핵심입니다. Aethlumis에서는 또한 대규모 팀워크와 기술 역량을 결집하여 고객이 변혁적인 AI 솔루션을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 지원하는 고속 최적화 및 보안 분산 시스템을 설계하고 배포합니다.