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GPU

히타치iQ, 엔터프라이즈 AI 비즈니스의 새 패러다임을 열다 몇 년 전까지만 해도 기업의 AI 솔루션 도입은 쉽지 않은 과정이었다. AI 솔루션은 매우 복잡하며, 이를 효과적으로 관리하고 구현하기 위해선 고도의 전문지식이 필요하다는 복잡성 때문이다. 그러나 이제는 AI 솔루션을 도입하는 일이 더 이상 어렵지 않게 됐다. 풍부한 고품질의 데이터, 고도화된 데이터 모델, GPU와 낮은 지연·고성능의 비정형 데이터 액세스 등 AI를 지원하는 IT 인프라만 있으면 말이다.현재, 기업들이 AI 솔루션을 도입하기 위해 필요한 컴포넌트는 어디서나 쉽게 찾을 수 있고, 액세스도 간단하다. 챗GPT, 구글 Gemini, MS CoPilot 같은 생성형 AI 지원 툴은 무료로 이용할 수 있다. 다른 컴포넌트들은 AWS, 애저, 구글 클라우드 등 퍼블릭 클라우드를 통해 쉽게 액세스할.. 더보기
스스로 탐구하는 AGI와 GPU 인프라 이야기 지난 2월 22일, 효성인포메이션시스템은 전자신문 CIO Summit 2024에서 ‘스스로 탐구하는 AGI와 GPU인프라 이야기’를 주제로 AI를 넘어선 AGI 시대에 더욱 중요해진 GPU 시스템, 그리고 AI 업무에 적합한 고속 데이터 처리를 위한 인프라에 대해 소개했다.AGI 시대, 최적의 인프라 도입 요건생성형 AI로 인해 기업들의 AI 비즈니스가 활발해지고 있으며, 거대언어 모델(LLM) 개발 열풍까지 불고 있다. 그리고 AI를 넘어 AGI가 등장하며 AI 비즈니스에도 변화가 있을 것으로 예상되고 있다.AGI는 인간과 유사한 지능과 스스로 학습할 수 있는 능력을 갖춘 AI로, 학습이 가속화될수록 더욱 많은 데이터가 생성될 것으로 예상된다. AGI의 등장은 더 큰 데이터 세트와 복잡한 AI 모델이 .. 더보기
2024년 AI 비즈니스 닻을 올리다 트렌드 생성 주기가 최소 몇 년이던 과거와 달리, 지금의 IT 세상에서는 하루가 다르게 트렌드가 변화하며 기업들의 혼란이 가중되고 있다. 트렌드를 배제한 채 기업의 미래 방향을 설정할 수 없지만, 그렇다고 트렌드만 쫓을 수도 없는 노릇이다. 대다수의 기업들은 트렌드의 흐름과 변화를 파악하면서, 기업의 현재 비즈니스 환경과 나아가야 할 방향까지 전방위적으로 고려한 디지털 전환(DX) 로드맵을 마련하기 위해 고군분투 중이다. 다양한 인프라와 솔루션을 기반으로 기업들의 디지털 전환(DX)을 적극 지원해 온 효성인포메이션시스템. 올해는 디지털 전환에서 한 단계 더 나아가 AI 시대를 위한 비즈니스에 시동을 걸었다. 효성인포메이션시스템이 지난 1월 개최한 ‘2024 신년 브리핑’에서 발표한 올해의 주요 비즈니스 .. 더보기
'TMI' Episode 3: AI 프로젝트 성공을 위한 똑똑한 선택법 2023년은 가히 AI 원년이라고 할 수 있을 정도로 금융, 제조, 공공 등 전 산업 분야에서 AI 프로젝트가 활발하게 추진되었다. 그러나 정작 AI 인프라를 도입하고도 스토리지 병목 현상 등 예기치 못한 문제로 고군분투 중인 기업들이 적지 않다. TMI 에피소드 3에서는 AI 프로젝트에 적합한 스토리지 선택법, AI 프로젝트 성공을 위한 파트너 선정 등 AI 프로젝트에 대한 모든 것을 알아본다. Part I AI 솔루션이 갖춰야 할 4가지 조건 01. 병렬 파일 시스템 병렬 파일 시스템은 하나의 데이터 파일을 잘게 쪼개서 여러 병렬 파일 시스템의 데이터 노드에 분산 처리하는 방식을 말한다. AI 프로젝트를 통해 고성능을 기대한다면 반드시 갖춰야 할 요건이다. AI 인프라를 도입할 때 많은 기업이 A10.. 더보기
경험과 트렌드의 조화, 강력한 시너지를 창출하다 기업들이 생성형 AI, 챗GPT, LLM(거대 언어 모델) 등에 관심을 집중하면서 AI 비즈니스는 산업 분야를 가리지 않고 앞다퉈 도입해야 하는 필수 항목으로 자리 잡고 있다. 바로 여기, AI 트렌드를 선도하기 위해 두 기업이 뭉쳤다. 30여 년간 국내에서 쌓은 경험과 노하우가 탄탄한 효성인포메이션시스템과 해외 시장에서 강세를 보여온 슈퍼마이크로가 그 주인공이다. 연륜과 경험, 그리고 트렌드가 만나 완벽한 시너지를 창출하고 있는 양사의 협업 이야기를 들어본다. 원석의 가치를 알아보다 솔루션 기업으로 거듭나고 있는 효성인포메이션시스템이 약 2년 전, 신규 비즈니스를 검토하면서 1순위에 올린 키워드는 단연 ‘AI’였다. 30년 넘게 국내 시장에서 스토리지와 솔루션 벤더로 탄탄한 입지를 다진 효성인포메이션시.. 더보기
국가대표 AI 기업 ‘업스테이지’ HCSF 도입으로 HPC 환경 마련,성능 개선·운영 편의성 UP! 기업들이 규모를 막론하고 앞다퉈 AI 비즈니스에 뛰어들고 있는 가운데, AI 서비스 전문기업 ‘업스테이지’의 기세가 두드러진다. 글로벌 빅테크 기업과 견주어도 손색없는 기술력으로 두각을 나타내고 있는 업스테이지. 지난해 더욱 발전된 비즈니스를 위해 효성인포메이션시스템의 초고성능 병렬 파일 스토리지 ‘HCSF’를 도입해 성능 개선뿐만 아니라 관리와 운영의 편의성을 한층 높였다. 업스테이지, 국내 AI 비즈니스 분야에서 고공행진 중‘Making AI Beneficial’ 업스테이지는 인공지능 거대 언어 모델(LLM)과 문서 자동화(DocAI) 분야에서 세계 최고 수준의 기술을 보유한 국내 AI 스타트업으로, 기업들의 디지털 혁신을 위한 B2B 솔루션을 제공하고 AI 교육 프로그램을 운영하고 있다. 올해 3월.. 더보기
금융권 인공지대 시대를 이끄는 단계별 AI 솔루션을 주목하라 AI는 산업 분야와 상관없이 이미 우리 생활 속에 깊숙이 들어와 있다. 휴머노이드 로봇부터 완전자율주행 자동차까지, 자동차 산업에 AI가 일상화된 지 오래다. 금융 서비스 영역에서도 많은 기업이 AI, 분석 등 신기술 활용에 적극적이다. 금융산업에 AI를 적용하기 위한 요소 금융권은 다른 산업에 비해 AI를 적용하기에 훨씬 더 좋은 인프라 조건을 갖추고 있다. 이는 두 가지 이유 때문이다. 다른 산업과는 비교할 수 없을 정도로 많은 데이터, 그리고 데이터의 정확도가 높다는 것이다. 방대한 양의 데이터는 정확한 예측과 의사결정에 중요한 밑거름이 된다. 실제로 금융권에서는 금융 시장분석 및 전망, 금융상품 추천, 담보물의 가격 결정, 리스크 측정 및 관리, 업무 자동화 등 사실상 전 분야에서 이미 AI를 활.. 더보기
현장의 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안 “요즘 AI에 대한 이야기가 무척 흔합니다. 하지만 AI를 비즈니스에 어떻게 적용할 것인가라는 질문에 답할 수 있는 사람은 그리 많지 않습니다. ‘어떤 업무에 AI를 적용할 수 있을까?’, ‘비즈니스 적용을 위해 알아야 하는 AI 지식은 무엇일까?’, ‘적용 프로세스와 고려 사항은 무엇일까?’, ‘솔루션과 인프라 등 도입 시 필요한 항목은 무엇일까?’, ‘참고 사례로는 어떤 것들이 있을까?’, 이와 같은 질문과 해답을 차근차근 살펴볼 필요가 있습니다.” 한국 IDG가 주최한 ‘클라우드 & AI 이노베이션 2023’ 컨퍼런스에서 효성인포메이션시스템의 김형섭 컨설턴트는 ‘현장에서 듣는 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안’(Add AI to your Business)를 주제로, 현장에서 제기되는 5가지 질문.. 더보기
AI 시대를 선도하는 비결 최근 산업 분야에서의 핫 트렌드는 두말할 것 없이 ‘AI(인공지능)’다. AI 서비스 시대는 이미 시작되었으며, IT 비즈니스에서 AI는 더욱더 주목받을 전망이다. 산업별로 활발하게 활용 중인 AI의 현황부터 도입 유형별 차별화 전략 등을 알아본다. AI, 거스를 수 없는 트렌드가 되다 IDC가 올해 초 발표한 자료에 따르면, 국내 AI 시장은 향후 5년간 연평균 15.1%의 성장률을 기록할 것으로 나타났다. 2020년에 8,072억 원이던 국내 AI 시장의 매출 규모는 2025년에 1조 9,074억 원까지 성장할 것이라는 전망이다. AI 시장을 서비스, 소프트웨어, 하드웨어 부문으로 구분할 경우, 그 비율은 30:40:30으로 추정되며, 2022년 AI 하드웨어 인프라 시장 규모만 3,363억 원에 달.. 더보기
DX 시대, 성공적인 AI 프로젝트를 완성하는 핵심 포인트 DX 시대에 많은 기업은 ‘비즈니스 성과 달성’이라는 목표를 위해 클라우드를 선택한다. 그러나 클라우드를 통해 소기의 목적을 이루기 위해서는 적정 비용, 프라이빗과 퍼블릭 클라우드 간 유연한 상호 전환, 안정성·확장성·성능 관리 등이 뒷받침돼야 한다. AI 프로젝트의 목표도 클라우드와 마찬가지로 ‘비즈니스 성과 달성’이지만, 프로젝트 성공을 위한 요건에는 다소 차이가 있다. AI 프로젝트를 추진하려는 기업들은 다음의 세 가지 사항을 특징적으로 요구한다. ▲클라우드, 컨테이너, VM(가상머신), GPU 연산, 빅데이터 구축 등 복잡한 인프라와 높은 솔루션 비용 문제 해결 ▲AI 모델에 대한 높은 기대치 충족 ▲실제 사용자를 위한 개발과 운영 관리 프로세스 가이드 등이다. AI 프로젝트를 성공적으로 실행하기.. 더보기

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