아는 사람은 다 안다는 AI피드, 인기 많은 AI 콘텐츠 5가지는?

AI 피드에 놀러 오시는 분들에게는 익숙하고 정겨울, AI 피드의 배너 이미지입니다 ;)

안녕하세요, 에디터 SA입니다. 여러분은 AI 피드를 언제부터, 또 어떻게 찾아주셨나요? AI 피드는 AI 인프라 전문 기업 TEN이, AI 정보 채널의 필요성을 깨닫고 누구보다 빠르게 운영하기 시작한 AI 전문 채널입니다. 때는 2023년, AI가 화제의 중심에 자리 잡고 있는데도 관련된 정보를 읽기 쉽고 재미있게 잘 정리한 채널을 찾기가 쉽지 않았거든요. AI가 일상을 이롭게 만들기를 바라면서 다양한 시도를 해오고 있었던 TEN은, 일단 여러분에게 있어 AI가 그리 어렵지 않고, 무섭지 않은 존재임을 알려드릴 필요가 있다고 생각했습니다.

그렇게, AI와 함께 AI 피드도 덩달아 많은 관심을 받게 된 지 어언 1년이 넘는 시간이 흘렀습니다. 그동안 여러분께서 도움이 된다고 느끼고, 그 관심을 열렬히 표현해 주신 콘텐츠는 어떤 것이 있을까요? 에디터 SA가 AI 피드의 콘텐츠 중 인기 상위권에 오른 5개 콘텐츠를 모아 소개해 드릴까 합니다. 아직 접해보지 않은 콘텐츠가 있다면, 겸사겸사 확인해 보시고 AI 피드의 콘텐츠를 ‘올클’해 보시는 건 어떨까요?

 

 

 

[ 1위 : AI 인프라를 구축하려 했는데, 마침 ‘레퍼런스 아키텍처’라는 게 있다고요? ]

AI 피드의 최고 인기 콘텐츠는 ‘레퍼런스 아키텍처’를 소개해 드리는 [AI, 더 쉽게]의 콘텐츠가 차지했습니다. 레퍼런스 아키텍처(Reference Architecture)는 TEN이 AI 인프라 전문 기업으로서, 인프라 구축 과정에서의 고민 해결을 위해 참고할 수 있는 데이터와 제안을 제공하는 서비스 ‘랙스’(RA:X)에 쓰이는 인프라 아키텍처입니다.

데이터센터 수준의 대형 인프라를 구축하려 할 수도 있고, 사업 진척도에 맞춰 유연하게 확장해 나갈 수 있도록 합리적인 규모의 인프라를 구축하려 할 수도 있고…… AI 인프라 구축의 목적과 내용은 다양한데요. AI 인프라를 구축하기 위해 꼭 갖춰야 하는 구성 요소들을 기반으로 하여, AI 도입과정에서 AI 인프라의 구성 요소들이 수행하는 기능과 TEN의 노하우를 더한 것이 AI 인프라에 대한 ‘레퍼런스 아키텍처’라고 할 수 있습니다.

그럼, 레퍼런스 아키텍쳐에 대한 자세한 이야기는, [AI, 더 쉽게]의 5월 콘텐츠 본문에서 확인해 보세요!

👉 AI 인프라 구축에 참고 자료가 있다면? '레퍼런스 아키텍처'

 

 

 

[ 2위 : 사실, 가장 기본적인 것부터 궁금했어요! AGI, ANI, ASI ]

AI 피드의 인기 콘텐츠 2위, 바로 AI의 가장 기본적인 개념을 설명하는 [AI, 더 쉽게]의 콘텐츠입니다. 24년 6월에 오픈된 콘텐츠 비교적 최근 콘텐츠임에도 단기간에 높은 조회수를 기록하며 여러분의 관심을 보여주었는데요. 너무나 기본적인 내용이라 콘텐츠의 주제로 해도 좋을지 고민했던 것이 무색할 정도였습니다. (아마 '나만 몰랐던 게 아니로군! 하고 모이신 분들 오조 오억 명... 물론 저를 포함해서요...)

AI에 대해서 LLM의 개념으로만 이해하고 계셨다던 분들, AI의 개념보다 산업 근황을 먼저 아셨다는 분들 등등 다양한 반응을 접할 수 있었던 콘텐츠이기도 합니다. AI가 인간의 뇌, 지능을 어느 정도 수준으로 재현하고 또 보조하는가를 기준으로 나뉘는 ANI, AGI, ASI의 개념을 설명해 드렸었어요. 인간의 일반적인 지능 수준으로 정보를 처리하는 AGI, 인간과 거의 동일하게 사고하고 정보를 처리하며 때로는 그 이상으로 데이터 처리가 가능한 컴퓨터의 역량도 갖춘 ASI, 그보다 좁은 개념으로 우리가 현재 만나볼 수 있는 AI의 개념인 ANI까지 알아볼 수 있었는데요.

최근에는 이 개념을 학생들이 교육 과정 내에서 직접 접하고 있겠다는 생각이 들기도 합니다. 물론, 우리는 어른이라 해도 아직 ‘AI린이’니까요. 자세한 설명은 콘텐츠에서 직접 확인해 보세요!

👉 혹시, AI '뉴비' 이신가요? ANI, AGI, ASI 쉽게 정리해 드립니다

 

 

 

[ 3위 : GPU를 분할해서 쓸 수가 있다고요? 엔비디아 MIG ]

3위는, GPU의 분할 사용과 함께 NVIDIA GPU의 MIG 모드를 설명한 [AI, 더 쉽게] 콘텐츠입니다. 한 기업에서 GPU를 팀별로 나눠 사용하는 상황을 예로 들어, 분할 사용의 필요성을 알려드렸지요. GPU에 MIG를 적용하면, 각 인스턴스는 고유한 메모리, 캐시, 스트리밍 멀티프로세서를 사용해 동시에 실행할 수 있게 됩니다. 일종의 파티션을 세워 GPU를 나눈다고 생각하셔도 크게 다르지는 않을 것 같아요. 최대 7개까지 나눠 쓸 수 있습니다.

7개 이상으로 GPU를 나눠 효율적으로 활용하시고 싶으시다면, AI Pub을 고려해 보시면 어떨까요? AI Pub 중에서도 GPU를 100분할 하여, 퍼센트(%) 단위로 사용할 수 있도록 하는 AI Pub Ops를 예로 들어, 다양하게 GPU 리소스를 나눠 쓰는 방법을 제안해 드렸습니다. 물론, AI Pub Dev의 경우 MIG로 GPU를 분할하여 사용하는 것을 바탕으로 쿠버네티스 기능 중 리소스 관리와 활용에 대한 기능들을 손쉽게 사용할 수 있도록 하고 있습니다. AI Pub이 여러분들의 AI 인프라 리소스 활용에, 효율성을 더해 줄 거예요.

👉 GPU를 이렇게 쓴다고? MIG 모드와 효율적인 분할 사용!

 

 

 

[ 4위 : ChatGPT랑 LLM까지는 아는데, LMM이요? 하고 물으셨다면 ]

4위는 LMM을 주제로 한 [AI, 뉴스룸] 콘텐츠가 차지했습니다. 23년 10월, 여러분에게 처음 LMM에 대해 알려드린 콘텐츠였는데요. 당시 ChatGPT의 위용을 보고 AI에 관해 관심을 두게 되신 분이 많았는데, AI의 첫인상으로 텍스트 중심의 스크립트와 데이터 처리가 각인된 분들께, 새로운 AI 모델의 세계를 알려드리고 싶어 준비한 콘텐츠였습니다. 이제는 GPT-4o, 카멜레온을 포함하여 다양한 AI 모델들이 공개되면서 2023년의 LLM만큼이다 익숙한 개념이 된 LMM은, 한글로 멀티모달모델이라 표기하고 있습니다. 텍스트 외에도 이미지, 영상, 소리 등 글자를 제외한 데이터를 학습하고 연산하는 모델이에요.

LMM의 개념을 막 알게 되어, AI가 아주 빠르게 발전하고 있다는 이야기를 나눈 지 1년 남짓한 시간이 지났는데요. 이제는 AI가 노래를 부르고 영상을 만드는 일이 아주 당연하게 느껴집니다. 여러분이 조금 전 보고 오신 어느 아이돌의 뮤직비디오에서, 현지 로케이션 촬영을 했을 것 같은 풍경은 AI가 그려낸 것일 수 있습니다. 우리가 눈치채지도 못하게, 우리 일상으로 빠르게 들어오고 있는 AI, LMM의 개념이 궁금하시다면 23년 10월의 AI 피드로 시간 여행을 다녀와 보세요!

👉 이미지까지 학습한 막강한 존재, LMM이 온다!

 

 

 

[ 5위 : TEN이 워크샵도 연다고요? 2023년 제1회 인공지능 워크샵 ]

엔비디아 GPU 기반 AI 인프라 구축과 MLOps 소프트웨어 워크샵

AI 피드 인기 콘텐츠, 대망의 5위는 TEN의 활동 모습을 전하는 [TEN의 움직임] 콘텐츠였습니다. 예상외의 지표에 에디터 SA도 잠시 당황했었는데요. AI 관련 정보와 소식들을 찾아 AI 피드에 찾아 주시는 거로 생각했었는데, TEN의 행보에도 많은 관심을 가져 주셨어요. AI 인프라 전문 기업으로서 TEN이 주최한 워크샵은 2023년에만 두 번이었습니다. 두 행사 모두 성공적으로 마무리하였고, 그 후일담을 AI 피드에서 보실 수 있어요. 그중 여러분의 많은 관심을 받은 콘텐츠는 2023년 2월에 개최한 엔비디아 GPU 기반 AI 인프라 구축과 MLOps 소프트웨어 워크샵의 후기였습니다.

👉 주식회사 텐, 제1회 AI 인프라 구축 운영 ‘인공지능 워크숍’ 성료

한국 넷앱(유), 인스퍼 코리아(유), 에티버스 이비티가 후원사로 함께 했고, 한국 넷앱(유)과 인스퍼 코리아(유)에서 흥미로운 세션을 준비해 주시기도 했던 행사였습니다. 4시간가량 진행된 행사였고, TEN의 세션이 행사의 앞과 뒤에 배정되어 있었는데 모두 자리를 꽉 채워 이야기를 들어주셨던 기억이 나네요. 덕분에 에디터 SA도 이리 뛰고 저리 뛰며 행사 진행을 돕느라 바빴지요.

AI 인프라 구축과 운영에 좀 더 주의를 기울여야 하는 이유와 함께, TEN의 COASTER, AI Pub Dev, AI Pub Ops를 소개했었는데, 행사 후 세션 자료를 따로 받아 보고 싶다 하실 만큼 열렬한 반응이 있었답니다. 지금은 AI 인프라의 중요성에 대해 인지하고 계신 분들이 점차 느는 추세지만, 그 당시 AI 인프라에 대한 관심 집중에 TEN이 기여했다는 점이 돌아보면 의미 깊은 일이에요.

 

 

 

AI 피드를 운영하면서 많은 일이 있었지만, AI에 관련된 기초적인 내용부터, 최근 소식까지 다양한 정보를 전달해 드리면 여러분께서 “도움이 되었다”며 댓글 등으로 응원해 주신 것에 뿌듯해하던 순간이 가장 기억에 남는데요. AI에 대한 다양한 소식을 알고 싶을 때 ‘AI 피드’를 먼저 떠올리게 되는 날이 오기를 바라며, 앞으로도 꾸준히 달려가는 AI 피드, 에디터 SA가 되겠습니다. 다음 주에는 다시, AI 관련 이야기로 찾아뵐게요. 앞으로도 잘 부탁드려요!