AI 워크로드는 Artificial Intelligence능(AI) 시스템이 수행하는 특정 유형의 작업 또는 컴퓨팅 작업을 의미합니다. 여기에는 데이터 처리, 모델 트레이닝, 추론(예측), 자연어 처리, 이미지 인식 등과 같은 활동이 포함될 수 있습니다. AI가 지속적으로 진화함에 따라, 이러한 워크로드는 비즈니스 및 기술 운영 방식의 핵심 부분이 되었으며, 시스템에 대한 고유한 요구를 관리하기 위해 전문화된 하드웨어 및 소프트웨어가 필요합니다.
AI 워크로드는 추천 엔진과 보이스 어시스턴트부터 사기 탐지 시스템 및 자율주행차에 이르기까지 매일 의존하는 애플리케이션을 구동하기 때문에 필수적입니다. 그 중요성은 수행하는 작업의 복잡성뿐만 아니라 처리하는 방대한 양의 데이터와 운영 속도에도 있습니다. 업계가 데이터 기반 인사이트와 자동화를 활용하기 위해 노력함에 따라 AI 워크로드는 이러한 혁신의 핵심입니다.
헬스케어와 금융에서 제조와 소매에 이르기까지 AI 워크로드는 혁신과 효율성을 주도하고 있습니다. 기업들은 경쟁 우위를 확보하고, 고객 경험을 개선하며, 더 현명한 결정을 내리기 위해 AI 기반 솔루션에 점점 더 의존하고 있습니다. 그 결과, AI 워크로드와 이를 최적화하고 지원하는 방법을 이해하는 것이 비즈니스 및 기술 부문 모두에서 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.
AI 워크로드 유형
AI 워크로드는 각기 다른 특성과 인프라 요구 사항을 가진 여러 가지 주요 카테고리로 분류될 수 있습니다. 이러한 유형을 이해하는 것은 AI 기반 애플리케이션을 효율적으로 지원할 수 있는 시스템을 설계하는 데 매우 중요합니다.
1. 트레이닝
트레이닝은 AI 모델을 학습시켜 패턴을 인식하거나 대규모 데이터 세트에 노출시켜 의사결정을 내리는 과정입니다. 이 단계에서 모델은 오류를 최소화하고 정확도를 개선하기 위해 내부 매개변수를 조정합니다. AI 워크로드를 트레이닝하려면 상당한 컴퓨팅 성능(특히 GPU 또는 TPU와 같은 특수 가속기)이 필요하며, 대규모 데이터 세트와 광범위한 처리 시간이 필요하고, 확장 가능하고 효율적인 데이터 스토리지와 고속 데이터 전송이 필요합니다.
2. 추론
추론은 새로운 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리기 위해 훈련된 AI 모델을 사용하는 프로세스입니다. 추론은 트레이닝보다 낮은 컴퓨팅 수요를 요구하지만, 여전히 낮은 레이턴시와 높은 처리량을 필요로 합니다. 엣지 디바이스, 클라우드 환경 또는 온-프레미스 서버에 걸쳐 대규모로 배포되는 경우가 많습니다. 추론의 예로는 온라인 쇼핑객에게 제품을 제안하는 AI 기반 추천 엔진 또는 공항 보안 검색대의 실시간 얼굴 인식 시스템이 있습니다.
3. 데이터 전처리
교육 및 추론 전에 데이터를 수집, 정리, 라벨링 및 정리해야 합니다. 데이터 전처리 또는 데이터 파이프라인 관리라고 하는 이 단계는 데이터의 품질과 유용성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 데이터 처리에는 스토리지, 메모리 및 I/O 리소스의 과도한 사용이 수반됩니다.
이러한 AI 워크로드 유형은 종종 상호 연결되어 원시 데이터에서 실행 가능한 인사이트에 이르는 엔드-투-엔드 파이프라인을 형성합니다.
업계에서 AI 워크로드의 중요성
AI 워크로드는 수동 작업이 필요했거나 규모나 복잡성으로 인해 불가능한 프로세스를 간소화합니다.
AI 워크로드가 특정 산업에서 혁신을 주도하는 방법은 다음과 같습니다.
헬스케어
AI 워크로드는 의료 이미지를 분석하고, 환자 결과를 예측하며, 맞춤형 치료 계획을 지원하는 진단 툴을 지원합니다. 예를 들어, 대규모 데이터 세트에 대해 훈련된 AI 모델은 암과 같은 질병의 초기 징후를 높은 정확도로 감지하여 진단의 속도와 효율성을 모두 향상시킬 수 있습니다.
금융
금융 부문에서 AI 워크로드는 사기 감지, 위험 평가 및 알고리즘 거래에 사용됩니다. 실시간 추론은 즉각적인 트랜잭션 분석을 가능하게 하는 반면, 트레이닝 워크로드는 새로운 위협이나 시장 기회를 탐지하기 위해 모델을 세분화합니다.
제조
제조 분야의 AI 기반 자동화는 품질 관리, 예측 유지보수 및 공급망 최적화를 향상시킵니다. 데이터 처리 워크로드는 센서 데이터를 분석하는 데 도움이 되며, 추론 모델은 장비 고장이 발생하기 전에 예측하여 다운타임을 줄일 수 있습니다.
리테일
소매업체는 AI를 사용하여 맞춤형 추천, 수요 예측 및 재고 관리를 통해 고객 경험을 향상시킵니다. AI 워크로드는 소비자 행동에 대한 실시간 분석을 지원하여 기업이 변화하는 트렌드에 빠르게 적응할 수 있도록 지원합니다.
AI 기술이 발전함에 따라 AI 워크로드는 업계 트렌드를 형성하는 데 훨씬 더 큰 역할을 할 것입니다. 예를 들어, 엣지 컴퓨팅은 자율주행차 및 스마트 팩토리와 같은 디바이스에서 실시간 AI 추론을 가능하게 합니다. 한편, AI 모델 효율성의 발전으로 인해 AI 워크로드는 소규모 비즈니스에서 더 쉽게 액세스할 수 있게 되었습니다.
AI 워크로드 관리의 도전과제
AI 워크로드는 혁신적인 이점을 제공하지만, AI 워크로드를 효과적으로 관리하면 몇 가지 문제가 발생합니다. 이러한 복잡성은 AI 작업의 까다로운 특성, 방대한 양의 관련 데이터, 확장 가능하고 응답성이 뛰어난 인프라의 필요성에서 비롯됩니다. 이러한 도전과제를 극복하는 것은 모든 조직에서 AI의 잠재력을 최대한 발휘하는 열쇠입니다.
확장성
AI 모델이 커지고 데이터 세트가 확장되고 생성 AI가 Machine Learning을 대체함에 따라, 증가하는 처리 수요를 처리하기 위해 시스템을 확장해야 합니다. 수평(기계 추가) 및 수직(개별 기계의 성능 향상)으로 확장하는 것은 비용이 많이 들고 기술적으로 복잡할 수 있습니다.
리소스 할당
AI 워크로드는 GPU, 메모리 및 스토리지와 같은 제한된 리소스를 위해 경쟁하는 경우가 많습니다. 이러한 리소스를 효율적으로 할당하여 오버프로비저닝 없이 높은 성능을 보장하는 것은 지속적인 균형 유지 작업입니다.
데이터 관리
AI는 방대하고 다양하며 종종 비정형 데이터에 의존합니다. 분산된 환경 전반에서 데이터 품질, 가용성 및 보안을 보장하는 것은 특히 실시간 처리 요구 사항에서 중요한 과제입니다.
레이턴시 및 처리량
추론 워크로드는 특히 자율주행 자동차나 실시간 사기 탐지와 같은 애플리케이션에서 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 요구합니다. 워크로드를 제대로 관리하지 않으면 지연이 발생하고 효율성이 저하될 수 있습니다.
비용 관리
특히 클라우드 환경에서 대규모 AI 워크로드를 실행하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 적절한 모니터링과 최적화가 없으면 비용이 예산을 넘어 빠르게 증가할 수 있습니다.
도전과제를 극복하기 위한 전략과 기술
조직은 다음을 활용하여 AI 워크로드를 더 잘 관리할 수 있습니다.
- AI 중심 인프라: GPU, TPU 및 AI 가속기와 같은 특수 하드웨어를 활용하세요. 클라우드 서비스(예: Amazon SageMaker, Google Vertex AI)는 AI 워크로드에 맞춘 확장 가능한 온디맨드 리소스를 제공합니다.
- 워크로드 오케스트레이션 툴: AI 전용 확장(예: Kubernetes 같은 툴을 사용하여 리소스 관리, 워크로드 스케줄링 및 확장을 자동화하세요.
- 데이터 파이프라인 및 스토리지 솔루션: AI 시스템에 데이터를 효율적으로 정리, 라벨링 및 공급하기 위한 강력한 데이터 파이프라인을 구현하세요. I/O 처리량이 높은 확장 가능한 스토리지(예: 오브젝트 스토리지, 분산 파일 시스템)를 사용하세요.
- 모니터링 및 최적화: 성능 모니터링 도구를 배포하여 리소스 사용량을 추적하고 병목현상을 파악하세요. 모델 퀀타이즈 및 정리와 같은 기술은 모델을 최적화하여 추론을 가속화하고 리소스 소비를 줄일 수 있습니다.
위의 전략과 기술이 결합되어 효율적인 AI 워크로드 관리를 통해 시스템이 효율적이고 안정적이며 비용 효율적으로 실행되도록 보장합니다. AI AI 애플리케이션의 성능을 극대화하고, Insight 확보 시간을 단축하며, 기업이 AI 이니셔티브를 자신 있게 확장할 수 있도록 지원합니다. 적절한 관리가 이루어지지 않으면, 가장 강력한 AI 모델조차도 실제 구축에서 비효율적이거나 지속 불가능해질 수 있습니다.
퓨어스토리지가 AI 워크로드를 지원하는 방법
퓨어스토리지는 데이터 관리 및 인프라의 주요 과제를 해결하여 AI 워크로드를 최적화하고 가속화하도록 설계된 포괄적인 솔루션 제품군을 제공합니다.
통합 데이터 플랫폼
AI 이니셔티브는 효율적인 데이터 액세스 및 처리를 방해하는 데이터 사일로와 충돌하는 경우가 많습니다. 퓨어스토리지의 통합 데이터 플랫폼은 서로 다른 데이터 소스를 통합하여 원활한 데이터 유입을 촉진하고 AI 파이프라인을 가속화합니다. 이러한 통합을 통해 모델 트레이닝을 가속화하고 인사이트를 더욱 정확하게 확보할 수 있습니다.
고성능 스토리지 솔루션
퓨어스토리지는 AI 모델 트레이닝 및 추론에 필수적인 신속한 데이터 액세스를 제공하는 FlashBlade//S™와 같은 고처리량 스토리지 시스템을 제공합니다. 이러한 시스템은 데이터 병목현상을 제거하여 GPU가 최대 효율성으로 작동하도록 보장합니다.
간소화된 AI 인프라 관리
복잡한 AI 인프라 관리는 리소스 집약적일 수 있습니다. 퓨어스토리지는 NVIDIA와 공동 개발된 풀스택 완벽하게 준비된 AI 인프라인 에이리(AIRI)®와 같은 솔루션을 통해 이를 간소화합니다. 에이리(AIRI)는 구축 및 관리를 간소화하여 데이터 과학자들이 인프라 문제보다는 모델 개발에 집중할 수 있도록 합니다.
확장성 및 유연성
AI 워크로드가 진화함에 따라 확장 가능하고 유연한 인프라에 대한 필요성이 매우 중요해지고 있습니다. 퓨어스토리지 솔루션은 성능 저하 없이 증가하는 데이터 세트와 증가하는 컴퓨팅 수요를 수용할 수 있도록 손쉽게 확장할 수 있도록 설계되었습니다.
퓨어스토리지는 이러한 기능을 통합함으로써 조직이 일반적인 AI 인프라 문제를 극복하고, 보다 효율적인 워크플로우와 가속화된 AI 기반 결과를 도출할 수 있도록 지원합니다.
