기술 블로그 (Tech) | kt cloud

[인사이트] GPUaaS 네트워크 경쟁 구조 분석

kt cloud Cloud 컨설팅팀 심대섭 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 GPUaaS의 AI 학습 성능에 영향을 주는 GPU 간·서버 간 네트워크 구조와NVLink, InfiniBand, RoCE, 고속 Ethernet의 역할을 다룹니다.대규모 GPU 클러스터에서 데이터 교환 병목을 줄이기 위한 연결 구조의 중요성을 정리합니다.#GPUaaS #NVLink #InfiniBand #RoCE #GPU클러스터생성형 AI가 본격적으로 확산되면서 클라우드 인프라를 바라보는 기준도 빠르게 바뀌고 있습니다. 예전에는 CPU 기반 가상 서버를 얼마나 안정적으로 제공하느냐가 중요했다면, 지금은 대규모 AI 모델을 얼마나 빠르게 학습시키고 안정적으로 운영할 수 있느냐가 더 중요한 기준이 됐습니다. NVIDI..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ]   AI 기술이 빠르게 발전하면서, 인공지능 모델의 학습 과정은 그 어느 때보다 중요한 요소로 자리 잡았습니다. 그러나 대규모 데이터를 처리하고 복잡한 모델을 학습시키는 과정은 여전히 많은 기업과 개발자들에게 큰 도전 과제입니다. 제한된 리소스, 학습 속도 저하, 그리고 효율적인 자원 관리의 필요성은 AI 개발 과정에서 늘 마주하는 고민입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저희 kt cloud는 AI Train 서비스가 출시했습니다. AI Train은 최신 하드웨어와 소프트웨어 최적화를 통해 복잡한 AI 모델 학습 과정을 단순화하고 가속화합니다. 이 서비스는 단순히 빠르기만 한 것이 아니라, 누구나 쉽게 활용할 수 있는 직관적인 사용자 경험까지 제공합니다. ..