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인공지능(AI)

AI 시대에 성공할 준비가 되셨습니까?

AI 역량으로 업계를 혁신하고 최적화하며, 앞서 나가세요.

타협 없이 AI 기회를 활용하세요.
 

미래 지향적 AI 인프라.
목표에 맞게 신속하게 적응하는 퓨어스토리지 플랫폼으로 끊임없이 변화하는 AI 스토리지 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 생산성과 혁신에 영향을 끼치지 않으면서도 AI 인프라의 지속적인 발전을 확신하고 혁신하세요.
AI 워크로드를 위한 다양한 옵션 확보
퓨어스토리지 플랫폼은 동급 최고의 검증된 AI-레디 인프라를 제공하며 SuperPOD 인증이 예정된 성능으로 확장 가능합니다. 금융 서비스, 헬스케어 및 생성형 AI RAG 애플리케이션을 위한 맞춤형 솔루션으로 빠르게 시작하세요.
AI 데이터 파이프라인의 모든 것을 가속화하세요.
데이터 처리에서 AI 모델 훈련과 추론까지, AI 워크플로우의 모든 단계를 간소화하고 가속화할 수 있습니다. 퓨어스토리지 플랫폼은 사일로나 복잡성을 추가하지 않고 변화하는 워크로드를 쉽게 처리합니다.
미션 크리티컬 데이터를 AI 클러스터와 통합합니다.
보안, 독립성 또는 통제를 희생하지 않고 AI 혁신에 자동 액세스할 수 있습니다. 쿠버네티스 관리, 보안 멀티 테넌시, 정책 거버넌스 툴을 결합하여 엔터프라이즈 데이터와 AI 클러스터를 통합합니다.

AI 리더들과의 협력.

NVIDIA Technology Alliance

NVIDIA와 퓨어스토리지는 검증된 엔터프라이즈 AI 솔루션을 제공합니다.

Cisco Technology Alliance

Cisco와 퓨어스토리지는 규모에 관계없이 효율적이고 접근가능한 AI를 위해 인프라를 간소화합니다.

AI 트렌드와 혁신을 알아보세요.

AI가 비즈니스를 어떻게 변화시킬 수 있는지 직접 확인해 보세요.

선도적인 글로벌 조직의AI지원

페타바이트급 데이터로 학습된 차세대 AI 연구 지원
“퓨어스토리지는 간단하고 효과적입니다. 확장이 필요하면, 확장할 수 있습니다. 간소함과 견고함은 많은 도움이 됩니다."
Greg Johnston
Global Head Of Electronic Trading Services, JPMC
Greg Johnston
Global Head Of Electronic Trading Services, JPMC
며칠이 아닌 몇 분 만에 게놈 시퀀싱 워크로드 처리
캔버스 색상의 배경에 주황색 육각형 레이어드
“퓨어스토리지 플래시블레이드(FlashBlade) 성능 덕분에 더 나은 AI 개발 환경을 조성할 수 있었으며, 이를 통해 많은 국내 기업들이 중요한 비즈니스 성과를 달성하는 데 도움을 주었습니다.”
Cheol-hong Kim
Digital Strategy, Team Leader, Chungbuk Technopark
Cheol-hong Kim
Digital Strategy, Team Leader, Chungbuk Technopark

주요AI인프라, 애플리케이션 및 사용 사례를 살펴보세요.

퓨어스토리지 플랫폼

세계에서 가장 일관된 데이터 스토리지 플랫폼.

장기적인 스토리지 계획이 필요하지 않습니다. 간단하고 안전한 서비스형 스토리지를 사용하세요.

AI에 대한 애널리스트들의 의견을 들어보세요.

AI와 관련된 주요 리소스와 활동을 살펴보세요.

*2024년 말 NVIDIA DGX SuperPOD 인증 획득 예정

AI와 관련된 플랫폼 스토리지와 기능을 살펴보세요.

AI 스토리지란?

AI 스토리지는 인공지능(AI) 애플리케이션과 AI 개발 워크플로우의 요구 사항을 지원하도록 설계되고 최적화된 스토리지 인프라 및 솔루션입니다. AI는 대규모 데이터 세트의 처리와 복잡한 모델 트레이닝을 포함하기 때문에 상당한 스토리지 용량, 고속 데이터 액세스, 효율적인 데이터 관리가 필요합니다.

그 외 자주하는 질문:

1. 생성형 AI란 무엇인가요?

생성형 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 같은 콘텐츠를 생성하기 위해 대규모 데이터 세트에 머신러닝 알고리즘을 적용합니다. 보편적인 생성형 AI 툴로는 ChatGPT, DALL-E, Bard, Midjourney 등이 있습니다.

2. 검색증강생성(RAG)이란 무엇인가요?

검색증강생성(RAG)이란, 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 외부의 신뢰할 수 있는 지식 기반을 참조하여 대형언어모델(LLM)의 출력을 최적화함으로써, 사용된 학습 데이터 이상으로 기능을 효과적으로 확장합니다. RAG는 독점적인 맞춤형 데이터의 내부 데이터베이스를 활용해 특정 분야에 대한 LLM 출력을 개선하는 비용 효율적인 방법입니다.

3. AI 스토리지의 중요한 고려 사항은 무엇인가요?

AI 스토리지에서 가장 중요한 특성은 성능 민첩성입니다. AI 스토리지는 수백 기가바이트에서 페타바이트로 확장 가능하고, 급변하는 혼합 워크로드를 원활하게 처리할 수 있어야 하며, 프로젝트 기간 동안 교육 및 프로덕션 클라이언트에 동시에 데이터를 제공하고, 프로젝트 도구가 사용하는 데이터 모델을 지원할 수 있어야 합니다. 이상적인 AI 스토리지 솔루션의 추가적인 특성은 용량 유연성, 가용성 및 데이터 내구성, 공간 및 전력 효율성, 데이터 모델 지원, 보안 및 운영의 간소성입니다.

다음 권장 사항.
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퓨어스토리지 플랫폼의 이점.
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