본문 바로가기
AI Feed

AI인프라

Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2025. 8. 13. AI 인프라를 읽고, 판단하고, 대응하는 모니터링 시스템 🖥️AI 인프라 운영은일반 서버 인프라 관리보다 훨씬 까다롭습니다. 모델 학습과 추론이 동시에 진행되기도 하고,GPU·CPU·스토리지·네트워크 자원이 여러 사용자와 서비스에 실시간으로 공유되기 때문입니다.​문제는, 이렇게 복잡하게 얽힌 환경에서 단순 수치 모니터링만으로는상황을 정확히 파악하기 어렵다는 것입니다.GPU 사용률이 80%라고 해서 성능이 잘 나오고 있다고 단정할 수 없고, 반대로 사용률이 낮다고 해서 여유 있다고 보장할 수도 없습니다.​예를 들어,• 특정 모델이 GPU 메모리를 과도하게 점유해 다른 작업에 영향을 주는 경우• 네트워크 병목으로 학습 속도가 급격히 떨어지는 경우• 일부 노드만 비정상적으로 과부하가 걸리는 경우• 이 모든 문제는 실시간 상태를 다각도로 모니터링하지 않으면 놓치기 ..
카테고리 없음  |  2025. 7. 29. AI Pub Dev를 사용하면 AI 개발 환경, 이렇게 달라집니다 AI Pub Dev로 AI 개발 환경, 이렇게 달라집니다AI 개발 환경을 구축하고 운영해본 경험이 있는 분이라면누구나 이런 고민을 해보셨을 겁니다. •학습 환경을 매번 다시 세팅하는 비효율•워크로드가 꼬이면 원인 찾느라 하루가 간다•협업은 늘 귀찮고, 권한 관리는 더 복잡하다 이런 문제는 GPU 인프라가 AI 개발에 최적화되어 있지 않아서 생기는 일입니다.AI Pub Dev는바로 이 지점을 해결합니다. ✅ AI Pub Dev란? AI Pub Dev는 AI 개발·학습에 최적화된 MLOps 도구입니다.복잡한 환경 설정 없이, 쉽고 빠르게 개발에 집중할 수 있도록 만들어졌습니다. 핵심 가치GPU 자원의 효율적 관리 + 개발자 편의성 + 반복 가능한 AI 실험 환경 🔍 어떻게 바뀌나요? 1️⃣ 개발 환..
카테고리 없음  |  2025. 7. 22. AI 서버 장애, 왜 자꾸 반복될까? AI Helper가 알려드립니다. 갑자기 서비스가 느려졌다면?AI 인프라 운영 중 이런 경험, 한 번쯤 해보셨을 겁니다. 실이 엉켜 어디가 문제인지 모를 때👉 AI Helper가 명확하게 풀어드립니다. • 서비스가 느려졌다?• 대체 어디서부터 봐야 하지?• Kubernetes? Pod? PVC? 로그? 어디가 문제지? 이렇게 어디서부터 손대야 할지 모를 때, AI Helper는 빠르게 움직입니다. 장애는 언제나 예고 없이 찾아옵니다.복잡한 인프라일수록, 문제를 찾는 시간이 더 오래 걸립니다.Kubernetes 기반의 AI 인프라는 특히 더 복잡하죠.• 수많은 Node와 Pod• 엉켜버린 PVC• 쌓이고 쌓인 로그이 모든 걸 하나하나 살피는 건 현실적으로 불가능에 가깝습니다. AI Helper는 다릅니다.장애 발생 전, 이상 ..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2025. 6. 20. AI 인프라 오케스트레이션이 필요한 3가지 상황 GPU 자원, 아직도 고정 할당하고 계신가요?🧩 이런 상황, 실무에서 익숙하지 않으신가요?“GPU는 많은데 작업 대기열은 왜 줄지 않죠?”“AI 모델은 커지는데 GPU는 여전히 제자리예요.”“프로젝트가 끝나도 리소스 회수는 없어요…”이처럼 GPU 자원을 "전용처럼 고정 사용"하고 있다면,지금이 바로 AI 인프라 오케스트레이션을 고려할 시점입니다. 🔍 AI 인프라 오케스트레이션이란?**AI 인프라 오케스트레이션(AI Infrastructure Orchestration)**은AI 모델 학습 및 추론과 같은 워크로드 실행을 위한 GPU, CPU, 스토리지 등 인프라 자원을 자동으로 할당·최적화·관리하는 기술입니다.✅ 주요 기능자원 프로비저닝 및 할당→ GPU, CPU 등 자원을 필요 시점에 동적으로 배정..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2025. 6. 13. "GPU 클러스터, 정말 필요한가?" 도입 전 꼭 확인해야 할 5가지 조건 왜 지금, GPU 클러스터일까?모델이 거대해지고, AI 연산량이 폭증하면서많은 기업이 "GPU 클러스터" 도입을 검토하고 있습니다.하지만 도입 이후에도 GPU 자원은 놀고 있는 경우가 많고,비싼 인프라가 제 역할을 못 하는 상황이 반복됩니다.문제는 GPU 클러스터가 아니라,"그 자원을 얼마나 유연하고 효율적으로 운영할 수 있는가"입니다. 클러스터 도입 전 꼭 확인해야 할 5가지➊ 단일 GPU 서버로 감당할 수 없는 연산량인가?대규모 모델 학습, 고해상도 비디오 처리, 분산 추론 등하루 이상 걸리는 학습이 늘고 있다면✔ "복수 서버 기반의 연산 환경"이 필요할 수 있습니다.➋ 고연산 병렬 작업이 실시간으로 처리되어야 하는가?• 팀 구성원들이 동시에 모델을 실험• 테스트/서빙/학습이 모두 병..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2025. 6. 5. AI 워크로드 운영을 자동화하는 AI Pub(에이아이펍)의 5가지 활용 전략 GPU 인프라, 더 똑똑하게 운영하려면?많은 기업이 AI 모델을 학습시키기 위해 고가의 GPU 자원을 확보하지만,운영 효율은 생각보다 낮은 경우가 많습니다.학습 스케줄이 겹치거나, GPU가 유휴 상태로 방치되는 일이 반복되기 때문입니다.이러한 문제를 해결하기 위해 주식회사 텐(TEN)은 AI 워크로드에 최적화된 인프라 스케줄링 플랫폼, AI Pub을 제공합니다. AIPub의 주요 기능 5가지1. GPU 자원 분할 및 통합 스케줄링• 하나의 GPU를 100개 단위로 쪼개 여러 작업자가 동시 사용• 반대로, 대규모 학습이 필요한 경우 여러 GPU를 하나로 통합해 사용• AI Pub의 대표 기능: GPU 스케줄링 + 가상화2. 학습 워크로드 자동 스케줄링• 학습 job 등록 → AI Pub이 리소스 상황을..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2025. 5. 27. GPU 자원 최적화 방법 – AI 인프라 비용 절감 전략 고성능 GPU를 확보했다고 해서 AI 인프라가 효율적으로 운영되는 것은 아닙니다.많은 기업들이 GPU 자원 활용률 저하로 고민하고 있으며, 이는 곧 운영 비용 증가로 이어집니다.이 글에서는 GPU 자원을 최적화해 효율을 높이는 방법을 소개합니다. GPU 자원이 낭비되는 이유특정 부서나 프로젝트에 자원이 독점됨프로젝트 종료 후에도 자원 회수 미진수동 할당/관리 체계로 인한 병목 현상리소스 상태 모니터링 부재이러한 구조는 GPU의 유휴 상태를 초래하고, 결과적으로 리소스 낭비를 가속화합니다. GPU 최적화를 위한 3가지 실천 전략1. GPU 할당 자동화 시스템우선순위 기반 스케줄링을 통해 자원을 실시간으로 배분하고 회수함으로써,유휴 GPU 없이 전사적으로 균형 있게 사용할 수 있습니다.2. GPU 가상화..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2024. 10. 2. AI 인프라, GPU만 알고 계신가요? 여러분은 ‘AI’ 하면 무엇이 떠오르시나요? 여전히 ChatGPT인가요? 최근에는 애플 인텔리전스 때문에 애플이나 시리를 먼저 이야기하실 분도 있을 것 같습니다. 세계 주식 시장과 산업 구조에 관심이 있으신 분들은 ‘엔비디아’를 얘기하시는 분들도 있겠네요. ‘엔비디아’의 주력 제품인 ‘GPU’까지 이야기하시는 분들이 있다면, AI에 대해 그래도 조금은 알고 계신 분이라 할 수 있겠습니다. 예를 들면, AI 피드에 자주 찾아오시는 분들이요.GPU는 ‘AI 인프라’라 하면 떠오르는 가장 1순위 키워드일 것입니다. 아무래도 매년 상, 하반기에 걸쳐 꾸준히 AI 데이터센터를 위한 GPU 신제품을 발표하는 엔비디아 덕이 가장 크겠지만요. 그래도 조금은, TEN의 노력도 있다고 생각합니다. AI 피드에서 AI 소식..
Tech & Product/AI 뉴스룸  |  2024. 5. 22. AI 인프라, 이제 GPU를 넘어 '데이터센터'로 간다 안녕하세요, 에디터 SA입니다. 오늘의 AI 피드에서는 AI 인프라 전문 기업 TEN이 전해 드리는 AI 인프라 산업의 근황을 이야기해 볼까 합니다. 지난 몇 년간 ‘AI’ 하면 떠오르는 것은 ChatGPT와 같은 챗봇이었습니다. (물론 최근 ChatGPT 4o가 공개되며 여전한 영향력을 보여주고 있습니다만…🤔) 최근 AI 산업에서 화두가 되는 것은 단연 ‘AI 인프라’입니다. 엔비디아가 매년 새로운 GPU를 공개하면서, 많은 사람에게는 GPU의 인상이 더 선명하게 각인되어 있을 텐데요. 이제 AI 인프라 산업은 GPU의 단위를 넘어 ‘데이터센터’의 개념을 바라보고 있습니다. 그 모습은 어떤지, 지금부터 최근 이야기들을 하나씩 전해드리겠습니다.🤓   [ 엔비디아가 이야기하는 ‘AI 공장’이란? ]엔비..

티스토리툴바