📚이번 주 Trend Topic 정리📚
1. AI 강국 도약 방안 모색, 투자 및 인프라 강화
2. 가트너 "AI 데이터센터 40%, 전력 부족 발생"
3. 연산 성능 23배 ↑, 슈퍼컴 6호기 2026년 본격 가동
4. 단 3%, AI 시대 맞을 준비된 韓 기업 |
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클루닉스의 HPC 통합 솔루션 <아렌티어>를 통해 고객은 기업 내 개인별 혹은 부서별 이용되던 HPC 환경을 통합 운영함으로써 비즈니스 목표를 빠르게 달성하고, 선별된 기술을 통합 이용함으로써 새로운 가치를 더욱 빠르게 창출할 수 있습니다. 또한 신규 사업 혹은 프로젝트에 맞는 HPC 사용 조직을 별도 구축하여 빠른 생산성을 확보할 수 있습니다.
클루닉스는 2000년 설립된 이후, 400여 고객사의 혁신을 함께 해왔습니다. P사와 L사의 사례에 따르면, 연구개발 생산성이 최대 4.5배 향상되었으며 해석 S/W 수행 속도가 최대 14배 향상되는 등의 성과가 있었습니다. 더불어 IT 관리 비용이 약 75% 절감되고 초기 개발 기간이 30% 단축되는 등의 효과도 있었습니다.
기업 및 공공의 다양한 조직에서 HPC 통합 솔루션 아렌티어를 어떻게 활용하고 있고, 어떤 효과를 창출했는지, 아래 버튼을 클릭하여 자세히 알아보세요.
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Trend Topic
"AI 강국 도약 방안 모색, 투자 및 인프라 강화"👀
현재 마이크로소프트(MS), 구글을 비롯한 빅테크 기업들이 AI에 천문학적인 돈을 투자하며 전례 없는 발전 속도를 구가하는 상황이에요. 이에 우리나라 또한 인프라 조성과 이를 뒷받침할 정책 기반이 필요하다는 목소리가 나오고 있는데요. 과학기술정보통신부는 '국가AI전략' 정책 방향을 주제로 발표를 진행하며, 특히 국내 인프라 확충의 필요성을 강조했어요. 그는 "정보화 시대에 초고속 인터넷망을 깔았던 것처럼, 인공지능의 시대에서는 컴퓨팅 파워를 위한 데이터 센터 조성이 필요하다"라고 설명했어요.
정부는 국가AI컴퓨팅센터에 민·관 협력으로 최대 2조 원을 투입하고, 인프라 확충 및 클라우드 경쟁력을 강화할 전망이에요.
▶ "AI 강국 도약 방안 모색... 투자 및 인프라 대폭 강화"
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가트너 "AI 데이터센터 40%, 전력 부족 발생"🕋
가트너의 VP 애널리스트는 "생성형 AI를 구현하기 위한 신규 하이퍼스케일 데이터센터의 폭발적인 성장은 끝없는 전력 수요를 만들어내고 있다. 이는 전력 공급업체의 용량 확장 능력을 초과할 것"이라며 에너지 가용성의 저해와 전력 부족에 대해 우려를 표했어요.
가트너에 따르면 2027년 데이터센터가 AI 최적화 서버를 운영하기 위해 필요한 전력은 연간 500테라와트시(TWh)에 달할 것으로 예상되는데요. 이는 2023년 대비 2.6배 증가한 수치예요.
▶ 가트너 "AI 데이터센터 40%, 2027년까지 전력 부족 발생"
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연산성능 23배↑, 슈퍼컴 6호기 2026년 본격 가동😮
한국과학기술정보연구원(KISTI)이 국가 슈퍼컴퓨터 6호기 사전규격 공개를 개시했다고 밝혔어요. 국가슈퍼컴퓨터 5호기인 누리온은 최근 5년 평균 사용률이 76%일 정도로 시스템이 포화 상태이며, 이에 따라 연평균 355개의 슈퍼컴 활용 신청 과제 중 63%만 지원하고 있다고 해요. 또한 누리온은 주연산 자원이 CPU 기반이어서 가속기를 통해 성능 개선이 우수한 분야의 활용에 제약을 받고 있으며, 내년에는 서비스 7년 차가 되어 활용성 및 운영비용 대비 효율성 측면에서 한계를 보일 것으로 예상돼요.
이와 같은 한계를 극복하기 위해 신규로 구축될 국가 슈퍼컴퓨터 6호기는 이론 성능 600PF(FP64) 규모로 연산 성능이 누리온 대비 23배가량 향상되며, 주연산 자원도 노드당 4개 내외의 고성능 GPU를 장착한 CPU 파티션과 노드당 2개 내외의 범용 CPU를 장착한 CPU 파티션으로 구성돼요.
▶ 연산 성능 23배↑, 고성능 GPU 무장... 韓 슈퍼컴 6호기, 2026년 본격가동
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시스코가 발표한 '2024 시스코 AI 준비지수'에 따르면 한국 기업 중 '선두 주자'로 분류된 기업이 전체의 3%에 그쳤어요. 지난해 5%보다 2% 내려간 것인데요. 해당 지수는 AI 전략, 인프라, 데이터, 거버넌스, 인재, 문화 등 여섯가 지 기준으로 평가되고, 가장 뛰어난 기업들이 '선두주자', 두 번째 부류가 '추격자', 세 번째 부류가 '수용자'예요. 아시아·태평양 지역 기업 중 선두 주자로 분류된 기업은 평균 15% 정도인데요. 국내 기업의 최대 약점은 데이터로 꼽혔는데요. 응답 기업의 90%가 AI를 학습시킬 데이터가 없다고 토로했어요.
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