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[Performance Testing] kt cloud AI : 가상화 환경별 GPU 기반 AI 워크로드 성능 비교

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ] AI의 발전은 GPU를 인공지능과 데이터 분석에 없어서는 안 될 핵심 자원으로 자리매김하게 했습니다. 특히, 딥러닝과 같은 고성능 연산 작업에서 GPU의 처리 속도와 성능은 AI 모델의 결과물에 직접적인 영향을 미칩니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 확산과 함께, 이러한 모델을 학습하고 추론하는 데 필요한 GPU 자원의 수요가 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이에 따라 GPU를 효율적으로 활용할 수 있는 클라우드 환경은 더 이상 선택이 아닌 필수로 여겨지고 있습니다. 클라우드 환경에서는 GPU가 다양한 방식으로 제공되는데, 대표적으로 가상 머신(VM)과 컨테이너 기반 가상화 기술이 있습니다. 각각의 가상화 방식은 자원의 활용성과 관리 효율성을 높이기..
Tech Story/AI Cloud 2025.04.14
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