AI 인프라를 발전시키는 것: IT 리더를 위한 최상의 고려사항 | NVIDIA
확장 가능한 AI 인프라를
구축하는 하십시요.
전략적 투자 결정부터 적절한 팀 구성까지
다양한 고려 사항을 포함한다.
이러한 기본적인 요소들을 해결함으로써
IT 조직은 AI 프로젝트의 잠재력을
최대화할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
전체 스택을 고려하고 종합적으로
전략을 세우는 것이 중요합니다.
빠른 연산은 AI 인프라에서 중요한 역할을 하지만,
전체 솔루션 내의 어떤 약점이라도
생산성을 저해할 수 있다.
IT 리더들은 저장, 네트워킹 및 소프트웨어를 포함한
강력한 엔드 투 엔드 스택의 중요성을 증가하고 있다.
이는 최적의 자원 할당을 보장하고
확장 가능성을 저해하고
시간을 늘리는 프로젝트와 계획을 방지한다.
기업은 AI 인프라를 중앙 집중화하고
팀에게 즉각적이고 온디맨드로
접근할 수 있도록 하세요
"AI Center of Excellence" 를 채택하여
종합적인 AI 개발과 배포 방식을 가능하게 할 수 있다.
이는 리스크를 줄이고 빠르게 확장하고
투자 수익률을 높이는 데 기여할 수 있다.
앞으로를 생각할 때, 새로운 AI 모델과
그의 무한한 잠재력에 대한
최신 진보에 대해 최신 정보를 유지하는 것도 중요하다.
팀이 AI 모델을 탐색하고 참여할 수
있는 기회를 활용하고,
조직의 필요에 가장 잘 맞는 솔루션을 식별하라.
클라우드 우선, 온프레미스 및/또는
하이브리드 접근법을 결정하세요
클라우드 우선 접근법은 AI에 필요한 강력한
컴퓨팅 자원에 빠르게 접근할 수 있도록 한다.
이는 프로젝트의 크기와 복잡성에 관계없이
조직이 AI 모델을 교육하고 배포하는 데
필요한 확장성과 유연성을 제공한다.
게다가 클라우드 서비스의 pay-as-you-go
모델은 온프레미스
인프라에 사전 투자가 필요 없게 한다.
기업은 사용하는 자원만 지불함으로써
비용을 최적화하고 과다한 자원 할당을 피하고
미사용 인프라로 인한 재정적 위험을 줄일 수 있다.
또한 클라우드의 다양한 AI 도구 및 서비스
생태계는 조직이 기술 혁신을 가속화하고
처음부터 시작하지 않고도 AI 기반 솔루션을
시장에 선보일 수 있도록 돕는다.
조직이 민감한 데이터를 다루거나 엄격한
규제 산업에서 운영하는 경우,
데이터 보안과 규정 준수가 중요해진다.
이러한 경우에는 온프레미스 인프라가 데이터를 내부에
유지하고 엄격하게 보안할 수 있기 때문에 중요하다.
비록 온프레미스 인프라가 초기 비용이 높을 수 있지만,
장기적인 관점에서는 운영 비용을 줄일 수
있는 장기적인 장점을 제공한다.
시간이 흐르면 이러한 비용 효율성은 데이터를 유지하고
예측 가능한 비용을 유지하면서 데이터를
제어하고자 하는 조직에게 매력적인 선택이 된다.
AI 인프라에 투자하십시요
AI는 병렬 처리와 가속 컴퓨팅의 힘에 크게
의존하는 특수 하드웨어, 소프트웨어
및 AI 알고리즘을 요구하기 때문에 전통적인
기업 IT 인프라에서 벗어나야 한다.
비가속화된 데이터 센터는 AI 워크로드의
요구 사항을 효과적으로 처리할 수 없다.
AI 워크로드는 빠르게 액세스할 수 있는
방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하기 때문에
고성능, 고용량 저장 솔루션이 필요하다.
결과적으로, 기존 인프라를 다시 활용하려는 것보다는
AI에 특화된 전용 인프라를 구축하는 것이 필요하다.
가속된 인프라 및 최적화를 위한 AI 소프트웨어는
데이터 준비부터 교육, 맞춤화 및 배포까지의
AI 파이프라인 전반에 필요하다.
팀의 성장을 촉진하고
AI 능력을 기르십시오.
전 세계적인 기술 직원 및 IT 기술 부족으로,
AI 인프라에 대한
전문 지식을 갖춘 전용 팀을 구축하는
것은 도전적일 수 있다.
IDC에 따르면, 글로벌 기업의 52%가
이미 기술 기술 부족의 부정적인 영향을 겪고 있다.
팀이 주요 기술을 개발하고 실무 경험을 쌓을 수 있도록
도와주는 여러 AI 교육 및 인증 프로그램이 있다.
일부 솔루션은 배포 및 관리 서비스를 제공하여 조직이
비즈니스 목표에 집중할 수 있도록 하여
인프라를 구축하고 관리하지 않아도 된다.
추가 직원을 채용할 기회가 주어진다면,
IT 리더는 클라우드 기술에 대한
강한 이해를 가진 인프라 및 클라우드
플랫폼 관리 전문가를 고려해야 한다.
DevOps 실천과 자동화 도구에 능숙한
사람들도 고려해야 한다.
이러한 개인들은 AI 프로젝트의 배포,
모니터링 및 유지 관리를 간소화하여
원활한 운영을 제공하고 다운 타임을 최소화할 수 있다.
장기적인 AI 전략을 위한 예산 고려 사항을 체계적으로 검토하십시요.
가속 컴퓨팅을 통해 요구되는 응용 프로그램을
가속화시키면서 장기적인 에너지 효율성과 비용 절감을 증가시키는 인프라에 투자하는 것이 중요하다.
클라우드 기반 솔루션은 처음부터
AI 프로젝트를 시작하는 데 비용을 절감하고
자본 지출 (CapEx)을 운영 지출 (OpEx)로
이전함으로써 경제적인 방법을 제공한다.
그러나 클라우드 솔루션은 초기 비용이
낮을 수 있지만 장기적인 비용이 누적될 수 있다.
IT 리더는 시간이 지남에 따라
총 소유 비용 (TCO) 및 데이터 저장, 컴퓨팅 자원,
지속적인 유지 보수 등과 같은 요인을
고려하여 총 소유 비용 (TCO)을 평가해야 한다.
일반적으로 초기 TCO보다 투자 수익률 (ROI)을
주요 지표로 고려하는 것이 중요하다.
AI 인프라를 구축하려면 전용 자원, 주의 깊은 계획 및 클라우드 및 온프레미스 솔루션을 고려해야 한다.
올바른 기술과 전략의 조화를 활용함으로써
조직은 AI 인프라를 구축하는 데
관련된 도전을 극복하고 성공적인 결과를
이끌어 낼 수 있다.