복잡성이 증가함에 따라 AI 대규모 언어 모델(LLMs) 및 컴퓨터 비전과 같은 모델은 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 기존의 서버 아키텍처로는 이러한 요구를 충족시키기 어렵고 비효율적인 자원 활용, 자원 또는 시간 낭비, 모델 구현에 소요되는 시간 증가 등의 문제가 발생한다. 고밀도 GPU 서버는 이제 필수적인 해결책이 되었으며 현재 존재하는 AI 모델의 요구에 따라 특별한 이점을 제공한다.
주요 강점은 아래와 같다:
다양한 모델의 컴퓨팅 밀도에서 향상된 확장성.
AI 모델을 포함한 알고리즘, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 및 딥러닝 모델은 수십억 개의 파라미터를 처리하기 위해 병렬로 막대한 연산 처리가 필요하다. 고밀도 GPU 서버는 다수의 고성능 GPU를 통합한 소형 서버로, 기존 서버보다 지수적으로 더 높은 컴퓨팅 성능을 제공하면서도 물리적 공간은 훨씬 작다. 이러한 밀도 확장성은 혁신적이다: 고밀도 데이터 서버 하나만으로도 이전에는 수많은 전통적인 데이터센터 서버가 필요했던 학습 또는 추론 워크로드를 수행할 수 있으며, 데이터센터의 산재한 구축 방식을 불필요하게 만든다. 예를 들어 제조업체의 인공지능 품질 관리 시스템(시간당 수천 장의 제품 사진 처리)은 고밀도 단일 서버에서 충분히 수행 가능하며, HPE, Dell 또는 Huawei의 최적화 설정 지원을 받으면 서버는 최고의 성능을 제공하고 과부하 상태에서도 속도 저하 없이 작동할 수 있다.
낭비를 최소화하기 위한 재무의 최적 활용.
인공지능은 일반적으로 대안 학습(자원 집약적)과 추론(자원 제한적이지만 지속적) 작업을 포함한다. 전용 서버는 추론 과정에서 그래픽 처리 장치(GPU)를 낭비하는 경향이 있는데, 이는 자원 낭비의 일종이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고밀도 GPU 서버가 사용되며, 동적으로 여러 인공지능 모델이나 작업을 동일한 GPU 클러스터에서 실행하고 자원 할당을 동적으로 조정할 수 있다. 즉, 데이터 과학 팀이 단일 시스템을 사용하여 모델을 테스트하고 정교하게 조정하며 추론까지 수행함으로써 하드웨어 활용도를 최적화할 수 있다는 의미이다. 금융기관이 사기 탐지 모델(추론)과 리스크 예측 모델(학습)을 모두 활용하는 경우, 서버 수와 인프라 비용을 줄이면서 성능 저하 없이 운영이 가능하다.
AI 운영의 친환경 기술 엔지니어링.
AI 활동은 더 이상 에너지 및 생산 측면에서 지속 가능성에 기반을 두고 있다고 보기 어렵습니다. 밀집 배치된 GPU 서버는 Aethlumis(HPE, Dell, Huawei)와의 협력을 통해 제공되는 고효율 장비와 효율적인 전력 관리에 의존하는 그린 기술 개념을 통합합니다. 고밀도 시스템은 전통적인 분산 서버보다 적은 전력을 사용하며, 컴퓨팅 자원에 집중함으로써 전력 낭비를 줄이고 냉각 수요 또한 감소시킵니다. Aethlumis가 제시한 솔루션을 통해 이러한 점이 더욱 개선되었으며, 당사의 고밀도 서버는 대부분의 시스템 대비 AI 작업당 최대 30퍼센트까지 에너지를 절감하여 AI 기반 재생 에너지 프레임워크를 구축하는 에너지 기업이나 탄소 발자국을 줄이려는 기업들의 지속 가능성 요구 사항을 충족시킵니다.
확실하고 신뢰할 수 있는 민감한 작업용 모델 성능.
금융이나 에너지와 같은 산업 분야에서는 AI 솔루션이 중요한 데이터를 다루거나 핵심 임무 수행이 필요한 작업을 하게 되므로 보안성과 신뢰성은 타협의 여지가 없습니다. Aethlumis 고밀도 GPU 서버는 이러한 요구에 모두 부합하도록 설계되었습니다. 이 서버는 암호화된 데이터 전송 및 접근 제어 기능을 통해 엔터프라이즈 수준의 안전한 데이터 전송을 제공하며, 파트너 생태계에 의해 철저히 테스트되었고, 모델 학습 및 추론 과정에서 데이터 무결성을 확보합니다.
결론
사실상, AI 모델에서 대체할 수 없는 고밀도 GPU 서버의 네 가지 특성이 존재합니다: 복잡한 설계에 대한 처리 능력의 확장성; 자원 효율성 및 지속 가능성; 그리고 신뢰성입니다. Aethlumis가 HPE, Dell, Huawei와 협력하고 금융, 제조, 에너지 분야를 고려함으로써 이러한 서버는 기술적으로 진보된 것뿐만 아니라 실제 비즈니스 요구 사항에 맞게 적응될 수 있습니다. 고밀도 GPU 서버는 효율성, 지속 가능성 및 보안을 희생하지 않으면서도 AI 모델의 모든 이점을 누리고자 하는 조직들에게 최종적인 해결책이 될 것입니다.
