지난 몇 년 동안 인공지능(AI)은 최첨단 개념에서 다양한 업계의 필수 요소로 변모했습니다. 기업에서 AI 관련 지출은 계속 증가하고(영문자료) 있지만, 공급망은 가변적이어서 수요가 급증하면 종종 공급 부족이 발생합니다. 가장 수요가 많은 기술 중 하나인 그래픽 처리 장치(GPU, 영문자료)는 AI 프로젝트의 주역으로 부상했습니다.
GPU는 복잡한 머신러닝 작업에 필요한 신속한 병렬 계산을 가능하게 합니다. 그러나 수요가 급증하고 GPU 부족 현상이 계속되면서, GPU 활용도를 극대화할 수 있는 적절한 스토리지 인프라를 찾는 것이 무엇보다 중요해졌습니다.
GPU는 어떻게 AI 프로젝트를 지원할까요?
원래 GPU는 이미지와 그래픽을 렌더링하기 위해 설계되었지만, AI 애플리케이션에서 예기치 않은 수요를 발견했습니다. 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 병렬 처리 역량 때문입니다.
AI 프로젝트에서 GPU는 현대 AI 발전의 핵심인 딥러닝 알고리즘에 필요한 복잡한 계산을 수행하는 데 탁월한 역량을 발휘합니다. 대규모 데이터 세트를 처리하고 복잡한 모델 아키텍처를 최적화하는 심층 신경망 교육 같은 작업에는 막대한 계산 능력이 필요합니다. GPU는 이러한 계산을 크게 가속화하여 모델 학습에 걸리는 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축해줍니다.
이는 게임, 영화 산업(영문자료), VFX 스튜디오(영문자료) 등 AI 기반 알고리즘에 크게 의존하는 크리에이티브 산업에 큰 영향을 미칩니다. 고성능 컴퓨팅과 GPU 이전에 영화의 특수 효과 작업을 생각해보면, 한 번에 수백 또는 수천 명의 크리에이티브 전문가들이 작업을 했습니다. 하지만 보통은 각자 특정 작업(워크스테이션, 애니메이터, 3D 모델링 등)을 한 다음 결과물을 한데 모아 모든 것이 조화롭게 작동하는지 확인해야 했습니다.
이제 GPU, 병렬 처리와 생성형 AI의 강력한 역량 덕분에 대부분의 작업이 자동화되어 컴퓨터에서 이루어지기 때문에, 크리에이티브 전문가들은 새로운 아이디어를 내고 혁신을 추진하며 놀라운 이야기를 들려주는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
AI 데이터의 문제와 데이터 스토리지가 도움을 주는 방법
GPU가 계산적으로 힘을 쓰는 근육이라면, 데이터는 AI 프로젝트의 혈관입니다. AI 모델의 성공은 데이터의 가용성, 품질, 볼륨에 달려 있습니다. 그러나 방대한 데이터 세트를 처리하고 관리하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 이 부분에서 스토리지가 역량을 발휘합니다.
GPU를 통해 데이터에 액세스하고 이를 관리하며 원활하게 처리하려면, 효율적이고 확장 가능한 스토리지 솔루션이 필수적입니다. 컴퓨팅 병목 현상을 방지하기 위해서는 데이터를 GPU에 고속으로 공급해야 하며, 이를 위해서는 AI 워크로드의 속도를 따라잡을 수 있는 스토리지 인프라가 필요합니다.
GPU 부족을 상쇄하는 방법
GPU의 중요성은 두말할 나위가 없지만, 업계와 AI 프로젝트는 이러한 하드웨어 구성 요소의 지속적인 부족으로 고심하고 있습니다. 수요 증가, 공급망 붕괴, 글로벌 이벤트 등의 요인이 이러한 부족에 한 몫을 했습니다. 공급 부족은 AI 프로젝트의 진행을 가로막고 산업 전반의 혁신을 저해하기 때문에 영향 범위가 매우 넓습니다.
이렇게 어려운 환경에서 조직은 AI 목표를 달성하기 위해 기존 GPU의 활용도와 성능을 최적화해야 하며, 여기에서 데이터 스토리지가 도움이 될 수 있습니다.
GPU 성능을 최적화하면 기존 GPU를 최대한 활용할 수 있습니다. 그러나 성능 향상은 GPU 하드웨어 업그레이드에만 국한된 것이 아닙니다. 스토리지 인프라는 GPU 활용도를 극대화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 효율성과 속도는 높고 레이턴시는 낮은 스토리지 솔루션은 데이터를 지체 없이 GPU에 전달하기 때문에, 정보를 기다리느라 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 또한 효율적인 스토리지 솔루션은 신속한 모델 반복을 가능하게 하여, AI 엔지니어가 모델을 보다 빠르게 실험하고 세부적으로 조정할 수 있습니다.
성공 사례: 충북 테크노파크
적절한 스토리지가 GPU의 잠재력을 증폭시킨 좋은 사례는 충북 테크노파크에서 찾을 수 있습니다. 충북 테크노파크는 충청북도의 경제 성장을 견인하는 지역 혁신의 허브입니다. GPU 부족으로 인해 리소스 제약에 직면한 충청북도는 고성능 스토리지 인프라를 구축하기 위해 퓨어스토리지를 선택했습니다.
새로운 인프라를 통해 충청북도는 AI 워크로드에 대한 데이터 액세스 시간을 단축했습니다. 이로 인해 GPU 활용도가 향상되고 모델 훈련 시간이 단축되어AI 목표를 달성했으며, 스토리지 데이터 처리 성능이 2배 이상 증가하여 AI 성능을 향상할 수 있었습니다.
AI 성공의 미래는 데이터 스토리지
앞으로 AI 성공에서 데이터 스토리지의 역할이 더욱 중요해질 것임이 분명합니다. AI 프로젝트가 확장되고 더욱 정교해짐에 따라 컴퓨팅 성능과 스토리지 용량에 대한 수요가 급증할 것입니다. AI에 최적화된 강력하고 효율적인 스토리지에 투자하는 조직은 이러한 요구를 보다 잘 처리하고 AI 여정을 중단 없이 지속할 수 있을 것입니다.
AI 이니셔티브는 GPU와 스토리지 인프라 간의 시너지에 크게 의존하고, 최적화된 조합이 AI의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 핵심이 될 것입니다.
퓨어스토리지-엔비디아(NVIDIA) 파트너십
퓨어스토리지는 AI 프로젝트에서 스토리지와 GPU 간에 긴밀한 관계가 있음을 인지하고 GPU 및 AI 컴퓨팅 솔루션의 선도적 제공업체인 엔비디아와 전략적 파트너십을 맺었습니다. 이 파트너십은 퓨어스토리지의 고성능 스토리지 솔루션과 엔비디아의 강력한 GPU 간의 원활한 통합을 위한 것입니다.
퓨어스토리지와 엔비디아는 기술을 연계하여 조직들에게 AI 워크로드를 향상하고 GPU 활용도를 극대화하며 인사이트 도출 시간을 단축해주는 포괄적인 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다. 에이리(AIRI, AI Ready Infrastructure)는 퓨어스토리지와 엔비디아의 최신 AI 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 및 소프트웨어 구성 요소를 테스트 및 검증이 완료된 레퍼런스 아키텍처에 결합하여, 다른 솔루션에 비해 구축 시간을 단축하고 위험을 줄여줍니다. 높은 처리량, 낮은 레이턴시, 무중단 확장성 등의 기능을 갖춘 퓨어스토리지 솔루션은 GPU 기반 AI 프로젝트를 보완하도록 맞춤화되었습니다.
AI의 영역이 확장되는 시대에서 GPU는 AI 프로젝트를 추진하는 데 필수적인 도구로 부상했습니다. 그러나 현재의 GPU 부족은 AI 워크로드의 요구를 충족시키기 위해 활용도를 극대화하는 것이 중요하다는 사실을 잘 보여줍니다. 퓨어스토리지의 기술을 활용함으로써, 조직은 GPU 부족 시에도 AI 이니셔티브가 원활하게 실행되도록 보장할 수 있습니다.
퓨어스토리지와 엔비디아는 각자의 전문성을 결합해 성공적인 AI의 미래를 형성하는 데 중추적인 역할을 할 것입니다.
