클라우드 AI

클라우드 AI란?

AI에 적합한 클라우드는 AI 프로젝트의 요구 사항, 조직의 인프라, 예산에 따라 달라집니다. 각 클라우드 공급자는 서로 다른 AI 서비스와 기능을 제공합니다.

몇 가지 주요 클라우드 AI 공급자는 다음과 같습니다.

AWS(Amazon Web Services): AWS는 기계 학습 모델의 구축, 교육, 배포를 위한 Amazon SageMaker, 이미지 및 동영상 분석을 위한 Amazon Rekognition 등 광범위한 클라우드 서비스와 AI 기술을 제공합니다.

Microsoft Azure: Azure Machine Learning, Cognitive Services, Bot Service를 통해 고객의 AI 애플리케이션 구축, 배포, 관리를 지원합니다.

HPE GreenLake: GreenLake는 개별 비즈니스의 고유한 요건을 충족하도록 사용자 정의된 다양한 AI 및 기계 학습 솔루션을 제공하는 하이브리드 클라우드 플랫폼으로, AI 기반 운영, 데이터 분석, 워크로드 최적화를 지원하여 기업이 자체 인프라에서 AI 기능을 사용할 수 있습니다.

GCP(Google Cloud Platform): GCP는 사용자가 기계 학습 모델을 구축 및 배포하고 데이터 분석 및 자연어 처리 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

IBM Cloud: Watson AI와 기타 IBM Cloud 서비스는 다양한 산업 분야의 고객이 AI 애플리케이션을 설계하고 구축하는 데 도움이 됩니다. IBM Cloud는 데이터 분석, 자연어 처리, 컴퓨터 비전을 위한 AI를 제공합니다.

AI에 적합한 클라우드의 선택은 AI 프로젝트의 규모, 데이터 보안 및 개인 정보, 인프라 사용자 정의 및 제어와 같은 조직의 요구 사항에 따라 달라집니다. 가격, 성능, 보안, 기존 시스템과의 통합은 AI 프로젝트에 가장 적합한 클라우드 공급자를 선택하는 데 도움이 됩니다.

AIaaS(AI as a Service)라고도 하는 클라우드 AI 서비스는 사람과 기업에 AI 기능과 리소스를 제공하는 클라우드 기반 플랫폼과 솔루션입니다. 이러한 서비스로 많은 애플리케이션에서 AI 툴과 기술의 접근성, 확장성, 경제성이 향상됩니다. 일반적인 클라우드 AI 서비스의 이점은 다음과 같습니다.

확장성: 클라우드 공급자는 프로젝트의 요구 사항에 맞춰 AI 리소스를 확장할 수 있습니다. 이를 통해 작업의 관리와 확장이 간소화됩니다.

접근성: 인터넷 연결이 제공되는 어디서나 클라우드 AI 서비스를 사용할 수 있습니다. 이러한 접근성은 원격 근무와 협업에 도움이 됩니다.

경제성: 종량제 결제 또는 구독 기반 가격 모델을 통해 조직은 인프라와 기술에 투자하지 않고도 AI를 사용할 수 있습니다.

인프라 및 하드웨어: 클라우드 AI 서비스에 딥 러닝 모델 교육을 위한 강력한 GPU(그래픽 처리 장치) 및 TPU(텐서 처리 장치)가 포함되는 경우가 많습니다. 따라서 조직은 특수 하드웨어를 구매하고 관리할 필요가 없습니다.

사전 제작 모델 및 툴: 많은 클라우드 AI 서비스에 사전 교육된 AI 모델, API, 툴이 포함되어 프로그래머와 데이터 과학자들이 AI 기능을 손쉽게 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

데이터 관리 및 스토리지: 클라우드 시스템은 AI 프로젝트 데이터 세트를 저장하고 관리할 수 있습니다.

다른 서비스와의 통합: 클라우드 AI 서비스는 일반적으로 데이터 분석, 데이터베이스, IoT 서비스와 통합되어 원활한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공합니다.

클라우드 AI는 Google Cloud AI 또는 AWS(Amazon Web Services) AI와 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼에 호스팅된 인공 지능 서비스와 리소스를 의미합니다. 이러한 서비스는 사용자가 인터넷을 통해 액세스할 수 있으며, AI 모델과 데이터는 클라우드 공급자의 서버에 저장됩니다.

반면에 프라이빗 클라우드 AI는 단일 조직 전용인 프라이빗 클라우드 인프라에 호스팅된 인공 지능 서비스와 리소스를 의미합니다. 즉, AI 모델과 데이터가 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 환경 등 조직이 소유하고 관리하는 서버에 저장됩니다.

클라우드 AI와 프라이빗 클라우드 AI의 중요한 차이는 인프라의 소유권과 제어에 있습니다. 클라우드 AI의 경우 조직은 AI 서비스의 호스팅 및 관리에 타사 클라우드 공급자에 의존하며, 프라이빗 클라우드 AI의 경우 조직은 인프라에 대해 더 많은 제어 권한을 보유하고 특정 보안 및 규제 준수 요건에 따라 사용자 정의할 수 있습니다.

사이버 보안 조직은 클라우드 기반 AI 서비스의 확장성, 접근성, 경제성으로 이점을 얻을 수 있습니다. 클라우드 AI의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

기계 학습 및 모델 교육: 클라우드 플랫폼은 모델 교육에 필요한 컴퓨팅 용량과 인프라를 제공합니다. 클라우드 서비스는 데이터 과학자와 개발자가 이미지 인식, 자연어 처리, 예측 분석 모델을 교육하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

AI API: 많은 클라우드 공급자가 애플리케이션 통합을 위한 사전 제작 AI 모델과 API를 제공합니다. 이러한 API는 이미지, 동영상, 음성, 언어, 감정을 분석합니다.

예측 분석: 클라우드 기반 AI 서비스는 동향 예측, 운영 최적화, 데이터 중심 의사 결정에 도움이 됩니다. AI 알고리즘으로 과거 데이터를 사용하여 수익, 소비자 행동, 장비 유지보수를 예측할 수 있습니다.

NLP(자연어 처리): NLP 클라우드 서비스로 음성과 텍스트를 분석할 수 있습니다. 사용 사례에 언어 번역, 챗봇, 감정 분석, 콘텐츠 요약이 포함됩니다.

컴퓨터 비전: 클라우드 기반 컴퓨터 비전 서비스는 사진과 동영상을 분석합니다. 개체 인식, 얼굴 인식, 산업 품질 제어, 자율 주행 자동차를 예로 들 수 있습니다.

추천 시스템: 콘텐츠와 제품 추천을 사용자 정의하고 사용자의 경험과 참여를 개선할 수 있습니다.

이상 징후 감지: 클라우드의 AI 모델이 데이터에서 이상 징후를 탐지할 수 있으며 이는 다양한 분야에서 부정행위 감지, 사이버 보안, 품질 제어에 유용합니다.

자율 시스템: 자율 주행 자동차 및 드론과 같은 자율 시스템은 클라우드에서 AI를 사용하여 실시간으로 의사 결정을 하고 원격 데이터 센터와 협력합니다.

의료: 신약 개발, 환자 데이터 관리, 의료 영상 분석 모두 클라우드 기반 AI를 활용합니다. AI는 질병의 진단 및 예후도 지원합니다.

콘텐츠 생성: 클라우드 기반 AI를 사용하여 텍스트, 사진, 음악을 만들 수 있습니다. AI로 뉴스 기사 작성, 제품 설명, 음악 제작이 가능합니다.

IoT와 엣지 컴퓨팅: 클라우드의 AI로 엣지 데이터를 처리 및 분석하여 실시간 인사이트와 자동화를 지원할 수 있습니다.

데이터 처리 및 통합: 클라우드 시스템이 데이터 준비, 클렌징, 통합에 AI 기능을 사용하여 대규모의 복잡한 데이터 세트를 간소화합니다.

챗봇 및 가상 비서: 고객 서비스, 정보 검색, 다양한 응용 분야의 작업을 자동화합니다.

데이터 보안: 위협을 감지하고 데이터를 보호합니다. AI 알고리즘으로 보안 취약성을 나타내는 비정상적 네트워크 트래픽 패턴을 감지할 수 있습니다.

리소스 최적화: 클라우드 AI로 데이터 센터의 리소스 할당을 개선하여 에너지 및 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

조직은 온프레미스 기술이나 전문 지식에 대한 요구 사항 없이도 클라우드에서 AI를 적용하여 확장성, 유연성, 간편한 접근성을 활용할 수 있습니다. 클라우드 공급자도 기업에 최신 AI 툴과 기술을 제공하기 위해 AI 솔루션을 업데이트 및 개선합니다.

HPE(Hewlett Packard Enterprise)는 조직이 특히 AI 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 분야에서 확장할 수 있도록 새로운 기술과 솔루션을 제공합니다.

HPE AI 솔루션:

HPE AI 솔루션은 포괄적인 제품과 서비스로 AI 프로젝트를 지원합니다. 고성능 서버와 스토리지 시스템을 포함한 하드웨어 솔루션과 AI의 개발, 관리 및 배포 애플리케이션이 포함됩니다. HPE의 AI 솔루션은 조직의 인사이트 확보, 운영 자동화, AI를 통한 혁신에 도움이 됩니다. AI 모델 교육, 추론, 배포를 지원하여 다양한 산업 분야에서 AI의 접근성과 효율성이 향상됩니다.

HPE GreenLake for LLMs(Large Language Models):

HPE GreenLake for LLMs는 특히 GPT-3와 같은 대규모 언어 모델에 의존하는 AI 애플리케이션에 대한 수요 증가에 대응하는 전문 제품입니다. HPE GreenLake는 HPE의 유연한 클라우드 서비스 플랫폼으로, 이 특정 솔루션은 대규모 언어 모델의 개발 및 배포에 필요한 인프라와 리소스를 조직에 제공하도록 설계되었습니다. 또한 HPE의 고성능 컴퓨팅 기능을 활용하여 자연어 처리 AI의 고유한 요구 사항을 해결하고, 기업이 인간의 언어를 이해하고 생성하고 상호작용할 수 있는 애플리케이션을 구축하도록 지원합니다.

HPE HPC(고성능 컴퓨팅):

HPE HPC 솔루션은 과학 연구, 엔지니어링 시뮬레이션, 데이터 분석, AI 워크로드를 위해 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요한 기업과 기관을 대상으로 합니다. HPE의 HPC 제품은 강력한 클러스터, 스토리지 시스템, 소프트웨어 툴을 포함한 광범위한 슈퍼컴퓨팅 솔루션을 포괄합니다. 이러한 솔루션은 기업이 복잡한 시뮬레이션을 실행하고, 대규모 데이터 세트를 처리하고, AI 및 기계 학습 연구를 가속하는 데 도움이 됩니다. HPE의 HPC 솔루션은 의료, 자동차, 일기 예보 등 혁신과 의사 결정을 위해 엄청난 컴퓨팅 기능이 필요한 비즈니스에 적합합니다.