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..

AI 학습용 서버의 용량을 산정할 때는 여러 요소를 고려해야 합니다. AI 모델을 학습시키는 데 필요한 자원은 학습 데이터의 크기, 모델의 복잡성, 학습 알고리즘, 그리고 원하는 성능 수준에 따라 크게 달라지기 때문입니다. 용량 산정 시 고려해야 할 주요 요소와 산정 방법은 다음과 같습니다.I.     AI학습용 서버 용량 산정시 고려사항 1. 데이터셋 크기   - 데이터 저장 공간: AI 학습용 데이터셋은 보통 이미지, 텍스트, 오디오 등의 다양한 형태로 존재하며, 이들의 크기에 따라 저장 공간이 결정됩니다. 예를 들어, 이미지 데이터셋은 파일 크기가 크고, 텍스트 데이터셋은 상대적으로 작습니다.     - 예시: 100GB의 이미지 데이터를 처리하는 경우, 최소한 그 데이터를 저장할 수 있는 용량이 ..