AI를 효과적으로 지원하기 위해서는 고성능 컴퓨팅과 효율적인 데이터 처리, 안정적인 네트워킹이 필수적이에요. 그러나 모든 AI 워크로드가 동일한 수준의 리소스를 요구하는 것은 아니죠. 일반적으로 소규모 AI 워크로드는 CPU로 처리할 수 있는 반면, 대규모 학습 모델과 같은 특수 애플리케이션은 GPU가 필요해요. AI 워크로드가 계속 증가함에 따라, 기업들은 비용 효율적인 인프라 전략에 주목해야 해요. 광범위한 신규 인프라 구축 없이, 데이터센터의 효율성과 성능을 향상시킬 수 있도록 설계된 핵심 프레임워크를 고려하는 것이 중요해요.
아울러 강력한 AI 인프라를 구축하기 위해서는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 리소스에 대한 가시성을 확보해야 하는데요. 인프라 및 운영 팀은 리소스 사용 패턴을 파악하고, AI 수요 증가에 따라 인프라를 원활하게 확장할 수 있도록 지원해야 해요.
