AI시대의 소프트웨어 아키텍처

T4, V100, A100, H100은 모두 NVIDIA의 데이터 센터용 GPU이며, 주로 인공지능(AI), 딥러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC) 작업에 사용됩니다. 각 GPU는 성능과 기능 면에서 차이가 있으며, 세대가 올라갈수록 일반적으로 성능이 향상됩니다. 아래는 각 GPU의 주요 성능 차이점과 용도에 대한 비교입니다.  1. NVIDIA T4   - 세대: Turing 아키텍처   - 메모리: 16GB GDDR6   - 성능: FP32 기준으로 약 8.1 TFLOPS, INT8에서는 약 130 TOPS   - 사용처: 주로 추론(inference) 작업에 적합하며, 특히 전력 소모가 적고 비용 대비 효율이 높아 클라우드 서비스에서 널리 사용됩니다.   - 장점: 에너지 효율이 좋아 소규모 또는 중간 규..

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..

1. 웹 애플리케이션 서버 구체적 예시:- 소규모 스타트업의 웹사이트: t3.medium (2 vCPU, 4 GiB 메모리)  - 예상 tpmC: 5,000 - 10,000- 중간 규모 전자상거래 플랫폼: m5.xlarge (4 vCPU, 16 GiB 메모리)  - 예상 tpmC: 20,000 - 40,000   2. 데이터베이스 서버 구체적 예시:- 중소기업 CRM 시스템의 MySQL: r5.xlarge (4 vCPU, 32 GiB 메모리)  - 예상 tpmC: 100,000 - 150,000- 대규모 데이터 웨어하우스: x1.16xlarge (64 vCPU, 976 GiB 메모리)  - 예상 tpmC: 1,500,000 - 2,000,000 참고: 데이터베이스 워크로드에서 tpmC는 매우 관련성 높은..

AWS(Amazon Web Services)는 다양한 서버 인스턴스 유형을 제공하여 고객이 워크로드에 맞는 최적의 성능과 비용 효율성을 선택할 수 있도록 하고 있습니다. AWS 인스턴스는 크게 EC2(Elastic Compute Cloud) 서비스를 통해 제공되며, 각 인스턴스는 다양한 인스턴스 타입으로 분류됩니다. 이 인스턴스 타입은 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 성능을 기준으로 설계되어 다양한 용도에 맞게 선택할 수 있습니다. 아래는 AWS에서 제공하는 주요 인스턴스 타입과 그 유형에 대한 설명입니다. 1. 범용 인스턴스 (General Purpose Instances) 범용 인스턴스는 CPU, 메모리, 네트워크 자원의 균형이 잘 맞는 인스턴스 유형입니다. 다양한 애플리케이션에서 사용될 수 있..