AI 인프라에는 AI 애플리케이션 개발 및 구현에 필요한 여러 핵심 요소가 포함됩니다.
- ML 모델: AI 인프라는 대규모 데이터 세트를 바탕으로 패턴을 인식하고 예측하는 ML(기계 학습) 모델을 사용합니다. 효율적으로 작동하려면 우수한 컴퓨팅 및 스토리지 성능이 필요합니다. ML 모델은 인공 지능 시스템의 기본적인 빌딩 블록으로 작동하며 컴퓨팅 비전에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 기능을 지원합니다.
- 데이터 워크로드: AI의 성공은 데이터의 품질과 양에 달려있습니다. AI 시스템은 대규모의 다양하며 구조화되지 않은 경우가 많은 데이터 세트 관리가 가능해야 합니다. 이를 위해 교육 및 추론 데이터를 이용하려면 데이터 입력, 전처리, 스토리지 솔루션이 필요합니다.
- 하드웨어: 확장 가능한 AI 작업은 고성능 하드웨어가 필요합니다. GPU, TPU, 특수 프로세서는 데이터 처리 및 모델 교육을 가속합니다. 이러한 하드웨어 가속기는 ML 작업을 위한 병렬 컴퓨팅 활동을 최적화하여 기업이 복잡한 모델을 효과적으로 교육하는 데 도움이 됩니다.
- 소프트웨어: AI 인프라는 다양한 툴과 프레임워크를 사용하여 AI 애플리케이션을 설계, 구축, 관리합니다. ML 모델을 구축하고 배포하려면 ML 라이브러리(TensorFlow, PyTorch), 프로그래밍 언어(Python), AI 플랫폼(TensorFlow Serving)이 필요합니다. 모델 모니터링, 버전 관리, 통신 툴은 AI 개발을 간소화합니다.
- 네트워킹: 클라우드 기반 AI 아키텍처는 데이터 전송 및 구성요소의 상호작용을 위한 강력한 네트워킹이 필요합니다. 고속 네트워크는 데이터를 스토리지, 컴퓨팅, 처리 리소스 전반에서 효율적으로 이동하여 지리적으로 분산된 위치에 배포된 AI 애플리케이션의 분산 컴퓨팅 및 실시간 추론을 지원합니다. 신뢰할 수 있는 네트워킹 인프라는 AI 시스템의 확장성, 성능, 복원력을 개선하여 기업이 AI의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.
ML 모델, 데이터 처리 기술, 하드웨어 가속기, 소프트웨어 툴, 네트워킹 인프라가 함께 작동하여 AI 시스템을 적절한 규모로 설계, 구축, 관리합니다.