AI 인프라 솔루션

AI 인프라는 AI 이니셔티브를 개념 증명 단계에서 대규모 프로덕션 환경으로 전환할 수 있게 해주는 통합 하드웨어 및 소프트웨어 스택입니다. 온프레미스, 클라우드 및 하이브리드 멀티클라우드 배포 환경 전반에서 학습, 미세 조정 및 추론을 위해 데이터를 수집하고 전송하며 보호한 후 GPU 환경에 제공하는 시스템을 포괄합니다. 기존 IT 인프라와 달리 AI 인프라는 예측 가능한 성능, 보안 및 운영 제어를 유지하면서도 극도로 높은 데이터 처리량, 분산 GPU 클러스터 및 변동성이 매우 큰 트래픽 패턴을 처리해야 합니다.

네오클라우드는 하이퍼스케일 클라우드의 경제성과 아키텍처가 지속적인 고밀도 AI 워크로드에 최적화되어 있지 않기 때문에 부상하고 있습니다. 기업과 AI 서비스 제공업체에는 비용을 더욱 엄격하게 관리하고 예측 가능한 성능을 제공하며 스토리지, 네트워킹, 컴퓨팅을 조합하는 방식에서 더 큰 유연성을 갖춘 GPU 최적화 클라우드 환경이 필요합니다. 네오클라우드는 GPU 활용과 데이터 이동에 최적화된 특수 환경인 AI 팩토리와 AI 데이터 센터의 기반을 제공하도록 특별히 설계되었습니다.

대규모 모델 학습은 데이터를 GPU에 얼마나 빠르게 전달하고 워크로드를 클러스터 전반에 얼마나 효율적으로 분산할 수 있는지에 근본적인 제약을 받습니다. 고속 네트워킹은 동기화 지연 시간을 줄이고 GPU 활용률을 높이며, 여러 노드와 사이트에 걸쳐 확장 가능한 병렬 및 분산 학습을 지원합니다. 지능형 트래픽 관리와 최적화된 데이터 경로가 없으면 네트워크 병목 현상으로 인해 GPU와 스토리지에 대한 투자가 무색해지고, 학습 주기가 느려지며 모델당 비용이 증가할 수 있습니다.

AI 학습 인프라는 처리량 중심의 일괄 처리 방식으로 운영되며, 방대한 데이터 세트를 GPU 클러스터로 장시간에 걸쳐 최대한 효율적으로 전송하도록 최적화되어 있습니다. 추론 인프라는 지연 시간에 민감한 요청 기반 방식으로 운영되며, 모델, API, 에이전트형 서비스를 애플리케이션과 사용자에게 실시간으로 안정적으로 제공하는 데 중점을 둡니다. 두 인프라 모두 네트워킹, 보안, 트래픽 관리라는 동일한 기반 구성 요소를 사용하지만, 프로덕션 환경에서 성능, 가용성, 비용 효율성을 보장하려면 서로 다른 전략이 필요합니다.

AI 워크로드는 여러 S3 호환 오브젝트 스토리지 플랫폼, 리전 및 클라우드 환경에 분산된 스토리지에 일관된 고처리량으로 액세스할 수 있어야 합니다. 로드 밸런싱은 상태, 성능 및 정책에 따라 데이터 요청을 지능적으로 분산하여 특정 지점에 부하가 집중되는 현상을 방지하고 병목 현상을 줄이며 단일 장애 지점을 제거합니다. AI 학습, 미세 조정 및 RAG 파이프라인에서는 GPU에 데이터가 지속적으로 공급되도록 하고, GPU 활용률을 극대화하며, 대규모 환경에서도 예측 가능한 성능을 유지하기 위해 로드 밸런싱된 스토리지가 필수적입니다.