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..

Microsoft Azure도 AWS와 Google Cloud와 유사한 가상화, 컨테이너화, 서버리스 컴퓨팅 기술을 사용하여 인스턴스를 구현합니다. Azure는 자체적으로 개발한 가상화 및 컨테이너 기술을 기반으로, 안정적이고 확장 가능한 컴퓨팅 환경을 제공합니다.  1. 가상화 기술 (Virtualization Technology)   Azure는 주로 Hyper-V 기반의 가상화 기술을 사용하여 인스턴스를 운영합니다.   1) Hyper-V:Hyper-V는 Microsoft의 자체 하이퍼바이저로, Azure에서 인스턴스 생성에 사용됩니다. Hyper-V는 가상 머신을 분리하여 독립적으로 실행할 수 있게 하며, 윈도우와 리눅스 등 다양한 운영 체제를 지원합니다.Hyper-V는 특히 윈도우 운영 체제와의..

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..