AI시대의 소프트웨어 아키텍처

아래는 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud에서 제공하는 웹 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버, 빅데이터 처리 및 분석, 머신러닝 및 AI 모델 훈련, 고성능 컴퓨팅 분야에서 각각 추천되는 인스턴스들을 비교한 자료입니다.  1.    분야별 인스턴스 비교 (위 테이블 사양 기반으로 설명함) 1) 웹 애플리케이션 서버- AWS: t3.medium은 중소형 웹 애플리케이션 서버에 적합하며, 저비용으로 자동 확장을 지원합니다.- Azure: D2s_v3는 더 큰 RAM을 제공하며, Azure 환경에서 다양한 애플리케이션에 적합합니다.- Google Cloud: e2-medium은 가성비가 뛰어나며, 중소형 웹 앱과 가벼운 애플리케이션에 적합합니다. 2) 데이터베이스 서버- AWS:..

고령자 AI 안심서비스를 제공하기 위한 모델 훈련에는 다양한 센서 데이터를 분석하고, 비정상적인 활동을 감지하며, 실시간으로 경고를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 서비스는 일반적으로 딥러닝 기반의 모델, 특히 컴퓨터 비전 및 자연어 처리(NLP) 모델을 활용하여 고령자의 안전 상태를 모니터링합니다. 이를 위해 적정한 FLOPS 성능과 AWS 인스턴스 선택이 필요합니다. I.      적정 인스턴스 선택 Process 1. 적정 FLOPS 산정고령자 AI 안심서비스를 위한 AI 모델 훈련에서 필요한 FLOPS는 모델 복잡성과 처리해야 하는 데이터의 양에 따라 다릅니다. 일반적인 예측 모델이나 비전 모델의 경우 중소 규모의 작업에서는 10-20 TFLOPS 정도가 적합할 수 있으며, 대규모 데이터 또는..

머신러닝 및 AI 모델 훈련시 클라우드사 인스턴스 선택 가이드 워크로드 특성:- GPU 집약적 작업- 높은 병렬 처리 능력 필요- 대용량 데이터셋 처리 선택: P3, P4d, G4dn 인스턴스 패밀리이유: GPU가 탑재된 인스턴스가 머신러닝 모델 훈련에 최적화 구체적 예시: 1. 컴퓨터 비전 모델 훈련: p3.2xlarge   - 사양: 1 NVIDIA V100 GPU, 8 vCPU, 61 GiB 메모리   - 성능: 약 14 TFLOPS (단정밀도, FP32)   - 사용 사례: 중소규모 이미지 분류, 객체 감지 모델 훈련 2. 대규모 자연어 처리 모델 개발: p4d.24xlarge   - 사양: 8 NVIDIA A100 GPU, 96 vCPU, 1,152 GiB 메모리   - 성능: 약 2,500 T..