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[기술 가이드] AI 워크로드를 위한 NVIDIA GPU 서버 단계별 구성 노하우: 드라이버부터 딥러닝 프레임워크까지

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ] AI 개발을 위해 GPU 서버를 처음 준비할 때는, 운영체제만 설치한다고 해서 바로 사용할 수 있는 것은 아닙니다.딥러닝 모델을 학습시키거나 추론을 수행하려면, NVIDIA 드라이버를 시작으로 CUDA, cuDNN 같은 라이브러리, 그리고 PyTorch나 TensorFlow 같은 프레임워크까지 다양한 소프트웨어를 직접 설치하고 설정해야 합니다. 초기 상태의 서버를 기반으로 딥러닝 개발 환경을 제대로 갖추기 위해서는 어떤 구성 요소들이 필요한지, 각각 어떤 버전을 선택하는 것이 좋은지, 그리고 어떤 순서로 설치를 진행해야 하는지를 잘 아는 것이 중요합니다. 이번에는 GPU 서버를 처음 세팅하는 분들을 위해, 딥러닝 개발에 필요한 필수 구성 요소들과 권장 ..

Tech Story/AI Cloud 2025.06.12

[kt cloud] GPU 파워의 AI Train 고속열차 타고 AI 학습의 종착역으로

[ 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. ..

Tech Story/AI Cloud 2025.02.10