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[온에어] 다양한 산업군에서의 HPC on AWS

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계 지난 5월 10일 캐드앤그래픽스 CNG TV는 ‘다양한 산업군에서의 HPC on AWS’라는 제목으로 AWS와 ISBC가 준비한 2024년도 ‘HPC on AWS 온라인 콘퍼런스’를 진행했다. 이날 방송에서는 제조, 반도체, 생명과학 등 다양한 분야에서 사용하고 있는 HPC + eVDI 서비스에 대한 내용들이 소개됐다. 또한, 반도체, 생명과학 등 각 분야별 시장에서 HPC 트렌드가 어떻게 변화하고 있는지 토론 형식으로 진행되어 관심을 모았다. 자세한 내용은 다시 보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자 ▲왼쪽부터 AWS 최현지 매니저, 김정현 매니저, 그리고 ISBC 김완희 대표 이날 방송에서는 AWS 김정현 매니저가 사회자 겸 모더레이터로 참여했다. 발표자로는 AWS에서 세일즈 대표를 맡고 있는 최현지 매니저와 AWS MSP(Managed Service Provider)인 ISBC 김완희 대표가 참여했다. HPC(High Performance Computing, 고성능 컴퓨팅)는 자동차 제조, 신약 개발, 유전자 분석, 지질학 연구, 반도체 시뮬레이션 등 다양한 산업군에서 사용되고 있다. AWS는 클라우드 기반의 HPC를 제공함으로써 유연한 컴퓨팅 리소스 사용이 가능하도록 하고 있는데, 클라우드를 활용하면 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 증가하거나 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. 또한 HPC는 고객과 해외 파트너사 간의 협업에 많이 활용되고 있고, 다양한 산업군에서 제품 개발과 연구에 필수적인 역할을 하고 있다. ▲ 제조업, 반도체, 생명과학 분야에서 HPC 트렌드 및 사례에 대해 소개한 ISBC 김완희 대표 최근 HPC 사용이 급격히 늘고 있는 점에 대해 ISBC 김완희 대표는 “어떤 프로젝트가 발생을 했을 때 급하게 관련 컴퓨팅 리소스를 필요로 하게 되는데, 기존에 사용하던 온프레미스 자원 안에서는 추가적인 프로젝트가 발생했을 때 사용하기 어려운 부분들이 있었다”며, “이런 것들을 클라우드로 활용하면 필요할 때 리소스를 늘렸다가 필요 없으면 다시 반납할 수 있는 유연함이 있어서 최근에 많은 고객이 HPC on AWS를 고려하고 있다고 생각한다”고 말했다. ▲ HPC를 넘어 AI 적용과 융합까지 HPC Plus에 대해 설명한 AWS 최현지 매니저 다양한 분야의 고객과 만나 HPC 컨설팅 업무를 진행한 AWS 최현지 매니저는 “주로 고객들을 만나봤을 때 HPC 하면 주로 대기업에서 사용한다고 생각하는 경향이 많았다. 하지만 이제는 신규 비즈니스를 시작하거나 신규 사업을 시작해야 되는데, 자신의 워크로드가 얼만큼 될지 감이 없고 예상도 안되는 고객들이 많다”고 이야기했다. 또한 “그런 고객들은 온프레미스에 직접 투자하기보다는 클라우드를 활용해서 필요할 때 잠깐 켜두고 필요 없으면 잠시 쉴 수 있는 등 장점이 크다”고 설명했다. AWS는 ISBC와 같은 파트너사를 통해 HPC on AWS 비즈니스를 활발하게 전개하고 있다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2024-06-03

다쏘시스템, “버추얼 트윈으로 바이러스의 호흡기 전파에 대한 이해도 높인다”

다쏘시스템과 프랑스 파리의 생루이 병원 AP-HP는 버추얼 트윈을 구축하여 공기 순환 시뮬레이션 및 증강 현실 경험을 통해 바이러스의 호흡기 전파를 더 잘 이해하고 환자 치료를 최적화하기 위해 협력한다고 발표했다. 다쏘시스템은 매주 50명이 투석을 받는 개방형 공간인 생루이 병원 투석실의 버추얼 트윈을 만들었다. 이를 통해 의사와 간호사가 바이러스 입자가 공기를 통해 어떻게 순환하는지 정확히 확인하고, 면역력이 약한 환자의 치료를 최적화하는 데 있어 환기와 마스크의 역할을 이해할 수 있는 학습 경험을 제공할 수 있었다. 다쏘시스템은 병원 투석실의 버추얼 트윈을 만들기 위해 건물 청사진과 함께 홈바이미(HomeByMe) 모바일 애플리케이션을 사용하여 현장에서 만든 3D 스캔을 통해 불일치하는 부분이 없는지 확인했다. 다음으로 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 시뮬리아 애플리케이션을 사용해 환기, 공간 내 의료 장비 및 환자의 위치, 마스크 착용, 호흡 및 공기 흐름 속도와 관련된 다양한 시나리오를 기반으로 호흡기 및 바이러스 입자의 전파를 시각화, 시뮬레이션 및 예측했다. 이후 취합된 정보를 바탕으로 증강현실 환경을 개발하여 이해관계자들이 실제 환경에서 가상 시뮬레이션을 볼 수 있도록 만들었다. 생루이 병원 AP-HP의 기욤 멜론(Guillaume Mellon) 감염 예방 및 관리팀장 겸 주치의는 “의료진은 다쏘시스템의 버추얼 트윈을 통해 호흡기 입자의 생성을 시각화하고 그 궤적을 따라가며 환자 간에 바이러스가 어떻게 전파되는지 확인할 수 있었다. 이 혁신적인 교육 경험을 통해 우리 의료 전문가들은 병원 내 호흡기 교차 전파 위험에 대해 더 잘 인식하게 되었다”고 전했다. 다쏘시스템의 클레어 비옷(Claire Biot) 생명과학 및 헬스케어 산업 부문 부사장은 “버추얼 트윈은 앞으로 일상적인 환자 치료와 감염 예방에 혁신을 가져올 것”이라면서, “생루이 병원 AP-HP와의 오랜 파트너십을 통해 병원에서 초기 투자나 자체적으로 새로운 IT 역량을 개발할 필요 없이 이러한 기술을 활용할 수 있다는 것을 보여줄 수 있었다. 다쏘시스템은 앞으로도 혁신적인 의료 서비스 제공업체로서 병원의 위상을 높이고 환자 치료 결과를 개선하기 위한 버추얼 트윈 기반 혁신을 장려할 것”이라고 말했다.

작성일 : 2024-05-27

[CNG TV] 다양한 산업군에서의 HPC on AWS(5/11 오전 10시) - 무료 웨비나, 커피 기프티콘 EVENT

AWS와 ISBC가 준비한 2024년도 HPC on AWS 온라인 컨퍼런스에서는 제조, 반도체, 생명과학 등 다양한 분야에서 사용하고 있는 HPC + eVDI 서비스에 대해 소개하고자 합니다. 또한, 분야별 시장에서의 트렌드에 대한 토론 형식으로 진행할 예정이어서 실시간 질문이 가능합니다. 이번 행사를 통해 R&D 업무에 새로운 소식을 얻어 가시길 바랍니다. 아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!

작성일 : 2024-04-23

마이크로소프트, 2024년 주목해야 할 3가지 AI 트렌드 공개

마이크로소프트는 2024년에도 인공지능(AI)이 사람들의 일상과 업무 방식을 크게 변화시킬 것으로 전망했다. 나아가 인공지능 기술 통합과 발전으로 가장 어려운 문제 해결을 돕는 기술에 보다 쉽게 접근할 수 있으며, 인류의 삶을 더 풍요롭게 만들어 줄 것으로 기대하고 있다. 생성형 AI는 지난 한 해 동안 놀라운 발전을 이루며 인류의 일상 속에 자리잡았다. 특히 챗GPT, 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)과 같은 도구를 통해 연구실에서부터 일상생활에 이르기까지 수많은 사람들이 인공지능을 활용하며 가능성을 확인했다. 마이크로소프트는 2024년 주목해야 할 주요 인공지능 트렌드로 ▲인공지능 연구와 혁신을 촉진하는 소형 언어 모델 ▲인간의 인지 능력을 활용하는 멀티모달 AI ▲과학 분야의 새로운 가능성을 여는 인공지능 등 세 가지를 꼽았다. 마이크로소프트는 소형 언어 모델(SLM)이 인공지능 분야에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상했다. 수십억 개의 파라미터(언어 모델이 문장을 생성하거나 해석할 때 사용되는 변수)로 이뤄진 소형 언어 모델은 학습에 필요한 시간과 자원을 적게 소모해 모바일 기기에서도 쉽게 실행할 수 있고, 인터넷이 지원되지 않는 오프라인 상태에서도 언제 어디서나 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 선별된 고품질 학습 데이터를 사용해 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 마이크로소프트 연구진은 특정 분야에서 대형 언어 모델(LLM)과 동등하거나 더 나은 성능을 보이는 두개의 소형 언어 모델인 파이(Phi)와 오르카(Orca)를 개발해 성능에 대한 새로운 기준점을 찾기 위해 노력하고 있다. 특히 2024년에는 개선된 모델을 출시해 더 많은 연구와 혁신 촉진에 기여할 것으로 기대하고 있다. 이와 함께 멀티모달 AI(Multi-Modal AI)가 인간의 인지 능력과 더욱 유사하게 발전할 것으로 보인다. 이 기술은 텍스트·이미지·오디오·비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리해 검색 도구부터 크리에이티브 앱까지 다양한 기술의 성능을 향상시킨다. 마이크로소프트의 코파일럿은 멀티모달 AI 기술을 활용해 이미지, 자연어, 빙(Bing) 검색 데이터를 처리한다. 이를 통해 사용자는 본인이 업로드한 이미지에 담긴 역사적 배경과 같은 관련 정보를 파악할 수 있다. 멀티모달 AI 기술은 마이크로소프트 디자이너(Microsoft Designer) 그래픽 디자인 앱에도 적용된다. 이 앱은 사용자가 원하는 이미지에 대한 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있으며, 사용자 지정 신경망 음성(Custom Neural Voice) 기능을 통해 텍스트 리더기 및 청각 장애인용 도구에 사용 가능한 자연스러운 음성을 지원한다. 마지막으로 마이크로스프트는 인공지능 기술이 국제적 문제인 기후 변화, 에너지 위기, 질병 등 과학 분야에서도 혁신적인 해결책을 제시할 수 있을 것으로 내다봤다. 마이크로소프트는 인공지능을 활용해 기후 변화 완화와 농부의 효율적인 작업을 목표로 향상된 일기예보 시스템과 탄소 측정기를 개발하는 등 지속가능한 농업을 위한 도구를 구축하고 있다. 또한 잡초의 정보를 파악하고 트랙터의 상태를 체크할 수 있는 등 농부들이 현장에서 사용 가능한 인공지능 챗봇도 개발하고 있다. 생명과학 분야에서는 연구원들이 암 퇴치를 위한 세계 최대 규모 이미지 기반 인공지능 모델과 공동 연구를 진행 중이며, 감염병 신약과 혁신 의약품을 위한 새로운 분자를 찾기 위해 첨단 인공지능을 활용하고 있다. 이를 통해 수년 이상 소요되는 검증 과정을 수 주 또는 수 개월로 단축 가능하다. 재료과학 분야에서도 마이크로소프트는 스위스의 제약회사인 노바티스(Novartis)와 함께 인공지능과 고성능 컴퓨팅 기술을 활용해 저독성 배터리 소재 발견을 위한 검색 가속화에 성공했다.

작성일 : 2024-02-14

에퀴닉스, 엔비디아 DGX AI 슈퍼컴퓨팅 솔루션의 완전 관리형 서비스 발표

에퀴닉스(Equinix)는 기업이 엔비디아 DGX AI 슈퍼컴퓨팅 인프라를 자체적으로 구축하고 관리할 수 있는 완전 관리형 프라이빗 클라우드 서비스를 발표했다. 이 서비스는 기업이 커스텀 생성형 AI 모델을 구축하고 실행하도록 지원한다. 에퀴닉스가 발표한 서비스는 즉시 이용 가능하며, 엔비디아 DGX 시스템(NVIDIA DGX Systems), 엔비디아 네트워킹(NVIDIA Networking) 및 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise) 소프트웨어 플랫폼을 포함한다. 에퀴닉스는 각 고객이 소유한 엔비디아 인프라를 설치하고 운영하며, 고객을 대신해 전 세계 주요 International Business Exchange(IBX) 데이터센터에서 서비스를 구축할 수 있다. 고객은 에퀴닉스의 완전 관리형 엔비디아 AI 슈퍼컴퓨팅 서비스를 통해 데이터와 근접한 위치에서 AI 인프라를 운영할 수 있다. 이 서비스는 글로벌 네트워크 서비스 제공업체에 대한 고속 프라이빗 네트워크 접근성을 제공해 기업 광대역 네트워크를 통한 생성형 AI 정보를 빠르게 검색할 수 있도록 지원한다. 더불어, 데이터 보안 및 규정 요건을 충족시키며 AI 워크로드를 용이하게 할 수 있도록 클라우드 서비스 및 기업 서비스 제공업체에 대한 프라이빗 및 고대역폭 상호연결을 제공한다. 이 서비스를 사용하면 고객은 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어에 쉽게 접근이 가능하며, 생성형 AI를 포함한 프로덕션급 AI 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화할 수 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈에는 LLM 구축을 위한 엔비디아 니모(NVIDIA NeMo) 프레임워크, 데이터 과학용 엔비디아 래피즈(NVIDIA RAPIDS), 의료 분야를 위한 엔비디아 클라라(NVIDIA Clara), 대규모 언어 모델 성능 최적화를 위한 엔비디아 텐서RT(NVIDIA TensorRT) LLM과 같은 사전 훈련된 모델, 최적화된 프레임워크 및 가속화된 데이터 과학 소프트웨어 라이브러리가 포함되어 있다. 기업은 이 서비스를 바탕으로 인프라 운영을 확장하고 대규모 모델을 개발하고 실행하는데 필요한 AI 성능을 달성할 수 있다. 이 서비스를 활용하는 얼리 액세스 고객으로는 생명과학, 금융 서비스, 소프트웨어, 자동차 및 유통 등 다양한 산업의 선두 기업들이 있다. 이들 기업은 AI 센터 오브 엑설런스(AI Center of Excellence)를 설립해 다양하게 발전하는 대규모 언어 모델(LLM) 사용 사례에 대한 전략적인 기반을 구축하고 있다. 여기에는 신약 제품 출시 시간 단축, 고객 서비스 에이전트를 위한 AI 코파일럿 개발, 가상 생산성 보조 도구 구축 등이 포함된다. 에퀴닉스의 찰스 마이어스(Charles Meyers) CEO는 “기업들이 생성형 AI가 가진 잠재력을 완전히 활용하기 위해서는 로컬 시장에서 유연하고 확장 가능한 하이브리드 인프라를 구축해야 한다. 이를 통해 AI 슈퍼컴퓨팅에 자신이 보유한 데이터를 적용할 수 있다”면서, “이번에 발표하는 신규 서비스는 세계적인 전문가들이 운영하고 관리하는 선진적인 AI 인프라를 고객이 빠르고 경제적으로 도입할 수 있는 방법을 제공한다”고 말했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “생성형 AI는 모든 산업을 변혁하고 있다”며 “전 세계 기업들은 에퀴닉스의 운영 효율성은 물론 전 세계 수백 곳에 위치한 에퀴닉스 데이터센터에서 엔비디아 AI 슈퍼컴퓨팅 및 소프트웨어를 구축하고 운영할 수 있다”고 말했다.

작성일 : 2024-01-25

다쏘시스템코리아 비즈니스 파트너 2023(채널/리셀러/파트너)

작성일 : 2023-10-10

AWS, 생성형 AI 기반 임상 문서 자동 생성 서비스 'AWS 헬스 스크라이브' 발표

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 미국에서 개최한 AWS 서밋 뉴욕(AWS Summit New York)에서 미국의료정보보호법(HIPAA)을 준수하는 새로운 서비스인 AWS 헬스 스크라이브(AWS HealthScribe)를 출시했다고 밝혔다. AWS 헬스 스크라이브는 헬스케어 소프트웨어 제공업체가 음성 인식 및 생성형 AI를 활용해 임상 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕고, 이를 통해 임상 문서를 자동으로 생성해 의료진들이 업무 시간을 절약할 수 있도록 한다. 또한, 헬스케어 소프트웨어 제공업체가 단일 API를 사용해 의사와 환자 간 상담 시 진료 기록을 작성하고, 의약 용어 및 약물 정보 등 구체적인 정보를 생성하며, 상담 내용을 요약할 수 있도록 한다. 이러한 정보는 전자건강기록(Electronic Health Record, 이하 EHR) 시스템에 등록될 수 있다. 생성형 AI는 빠른 속도로 의료와 생명 과학을 포함해 여러 업계를 변화시키고 있다. 헬스케어 소프트웨어 공급 업체들은 임상 애플리케이션에서 이 기술을 활용해 의료 산업 내 임상의들이 공통으로 겪는 문제를 해결하려 한다. 가장 흔한 문제 중 하나는 매 진료 후에 임상 문서를 취합하는 것이다. 이는 컴플라이언스와 품질 측정, 배상에 중요한 부분인 동시에, 환자를 직접 대면할 시간을 빼앗는, 여러 단계로 구성된 복잡한 절차이기도 하다. 이 절차를 간소화하기 위해 많은 헬스케어 소프트웨어 공급 업체들이 문자 음성변환(TTS) 및 자연어 처리(NLP)를 활용하고 있는데, 생성형 AI는 이러한 애플리케이션들이 진료 녹취록을 EHR에 입력할 수 있을 만한 간결한 임상 문서로 변환하는 데 크게 기여할 수 있을 것이다. 이러한 생성형 AI 역량 구축을 위해 공급 업체들은 정확한 임상 문서 생성을 위해 자사 LLM을 훈련하거나 미세 조정해야 하는데, 여기에는AI 전문가와 면밀하게 주석이 달린 의료 데이터, 막대한 컴퓨팅 용량이 요구된다. 의료용 LLM은 일반 의학, 소아과, 정형외과 등 다양한 분야의 전문 용어들을 이해할 수 있도록 훈련되어야 하고, 처방명과 용량을 인식하는 능력 및 자유롭게 흘러가는 대화를 이해, 분석 및 요약할 수 있어야 한다. 또한, 이 솔루션의 올바른 작동을 위해서는 소프트웨어 공급 업체들이 오류 또는 할루시네이션(hallucination)의 위험을 완화하기 위해 임상의들이 생성된 모든 텍스트의 출처 추적이 가능하도록 설계하는 등 책임감 있는 AI를 염두에 두고 솔루션을 구축해야 한다. 아마존 베드록(Amazon Bedrock)의 생성형 AI 기반으로 구동되는 AWS 헬스 스크라이브는 의료 소프트웨어 제공업체가 기본 머신러닝(ML) 인프라를 관리하거나 자체 의료 전용 대규모 언어 모델(LLM)을 학습할 필요 없이 일반 의학 및 정형외과와 같은 두 가지 인기 전문 분야부터 애플리케이션에 생성형 AI 기능을 더 빠르고 쉽게 통합할 수 있도록 해준다. AWS 헬스 스크라이브는 원본 대화 기록 내에서 생성된 모든 텍스트의 원본을 인용하여 의사가 임상 기록을 EHR에 입력하기 전에 더 쉽게 검토할 수 있도록 함으로써 책임감 있는 AI 시스템 배포를 가능하게 한다. 보안과 개인 정보 보호를 고안해서 구축된 AWS 헬스 스크라이브는 고객이 데이터 저장 위치를 제어하고, 데이터가 전송 중이거나 머물러 있는 상황에서도 데이터를 암호화하며, 서비스를 통해 생성된 입력내용 또는 출력 결과물을 모델 학습에 사용하지 않는다. 3M 헬스 인포메이션 시스템(3M HIS)은30만 명 이상의 임상의가 사용하고 있는 음성 해석, 대화 및 앰비언트 AI(생활환경 인공지능) 솔루션인 엠모달(M*Modal)을 제공하고 있다. 게리 게리슨(Garri Garrison) 3M HIS 회장은 “3M HIS는 AWS의 머신러닝 기술을 통해 의료진의 워크플로우 및 번거로운 프로세스를 개선하고, 의료 기관들이 임상 문서 작성과 비용 청구를 보다 원활히 할 수 있도록 돕고있다”며 “3M HIS는 AWS와 대화 및 생성형 AI를 임상 문서 작업에 직접 적용하기 위해 협력하고 있다. AWS 헬스 스크라이브는 당사의 임상 솔루션에 있어 핵심적인 역할을 할 것이며, 당사의 앰비언트 임상 문서 작업 및 가상 어시스턴트 솔루션 제공을 더욱 가속 및 정밀화하고, 확장하도록 도울 것이다”고 전했다. 브라틴 사하(Bratin Saha) AWS 인공지능 및 머신러닝 부문 부사장은 "의료 고객과 파트너들은 환자를 위한 혁신적인 임상 치료 및 연구 솔루션을 개발하는 데 더 많은 시간을 할애하고, 기초적인 의료 데이터 기능을 구축, 유지, 운영하는 데는 더 적은 시간을 할애하기를 원한다" 며 "이것이 바로 AWS가 임상의가 대면 또는 원격 의료 방문 중에 환자와 더 많은 시간을 보낼 수 있도록 AI 기반의 고성능, 대규모 의료 애플리케이션 포트폴리오를 구축하는 데 투자한 이유다. 문서화는 의료 전문가에게 특히 많은 시간이 소요되는 작업이므로, AWS 헬스 스크라이브에서 생성형 AI의 성능을 활용하여 이러한 부담을 줄일 수 있게 되어 기쁘다. 오늘 발표는 의료 및 생명과학 산업에 대한 AWS의 노력과 임상 문서화 부담을 줄이고 상담 경험을 개선하는 데 도움이 되는 생성형 AI와 같은 기술에 대한 책임감 있는 접근 방식을 보여준다"고 말했다. 한편, AWS는 헬스케어 분야의 혁신을 이어가는 노력의 일환으로 AWS 헬스 이미징(AWS HealthImaging)의 정식 출시도 발표했다. AWS 헬스 이미징은 의료 영상 데이터를 페타바이트 규모로 저장, 변환 및 분석을 돕는 서비스로, 기본 인프라 프로비저닝의 부담을 줄이는 동시에 높은 퀄리티의 성능을 자랑한다.

작성일 : 2023-07-28

인텔, AI 개발 돕는 오픈소스 레퍼런스 키트 공개

작성일 : 2023-07-26

HPE, 대규모 언어모델을 위한 AI 클라우드 공개

HPE가 자사의 연례행사인 'HPE 디스커버 라스베가스 2023'에서 대규모 언어모델을 위한 제품 ‘LLM용 HPE 그린레이크 (HPE GreenLake for LLM)’을 공개하면서, HPE 그린레이크의 포트폴리오 확장 및 AI 클라우드 시장 진출을 밝혔다. 이번에 공개된 대규모 언어모델(LLM)을 위한 HPE 그린레이크는 AI 소프트웨어와 고성능의 슈퍼컴퓨터를 함께 활용할 수 있는 지속가능한 슈퍼컴퓨팅 플랫폼이다. HPE는 스타트업부터 포춘 선정 500대 기업에 이르기까지 다양한 규모의 기업들이 온디맨드 형식으로 멀티 태넌트 슈퍼컴퓨팅 클라우드 서비스를 이용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. HPE LLM용 그린레이크는 알레프 알파(Aleph Alpha)의 사전 훈련된 대규모 언어모델인 루미너스(Luminous)에 대한 접근도 제공하며, 이 모델은 영어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어 및 스페인어 등 다양한 언어로 서비스된다. 또한 고객들은 이를 활용해 자사 데이터를 활용하고 맞춤형 모델을 훈련 및 미세조정(Fine-tune)하며 예측가능한 정보를 바탕으로 실시간 인사이트를 도출해 낼 수 있다. 기업들은 이 서비스를 통해 다양한 시장에 맞게 AI 애플리케이션을 구축하고 워크플로에 통합시켜 비즈니스 및 연구를 기반으로 한 가치를 창출할 수 있다. HPE LLM용 그린레이크는 HPE 크레이 XD 슈퍼컴퓨터(HPE Cray XD supercomputers)에서 구동되며 온디맨드로 이용 가능하다. 이를 통해 고객들은 비용이 높고 관리가 복잡하며 전문 기술이 필요한 슈퍼컴퓨터를 자체적으로 구매하거나 관리할 필요가 없어졌다. 이 서비스는 HPE 크레이 프로그래밍 환경(HPE Cray Programming Environment)을 통해 제공되는데 HPE 크레이 프로그래밍 환경은 소프트웨어 제품군에 통합된 서비스로 HPC 및 AI 애플리케이션을 최적화해주며 개발, 포팅(porting), 디버깅 및 코드 조정을 위한 툴셋을 제공한다. 이에 더해, 슈퍼컴퓨팅 플랫폼은 HPE의 AI/ML 소프트웨어를 제공한다. 그 중 HPE 머신러닝 개발 환경(HPE Machine Learning Development Environment)은 대규모 모델을 빠르게 훈련하는 것을 돕고, HPE 머신러닝 데이터 매니지먼트 소프트웨어(HPE Machine Learning Data Management Software)는 재현가능한(reproducible) AI 역량을 바탕으로 데이터를 통합, 추적 및 검사함으로써 믿을 수 있고 정확한 모델을 생성할 수 있도록 한다. HPE의 LLM용 그린레이크는 기업이 자체적으로 대규모 AI 모델을 훈련, 조정 및 배포할 수 있게 한다. HPE는 고객들이 업계에서 검증된 LLM을 바로 사용할 수 있도록 독일 AI 스타트업 파트너 알레프 알파(Aleph Alpha)와 협력해 LLM용 HPE 그린레이크를 제공할 계획이다. HPE는 "기업들이 텍스트와 이미지 처리 및 분석이 필요한 사용사례 개발에 박차를 가하도록 지원할 것"이라고 전했다. 또한, HPE는 향후 기후 모델, 헬스케어, 생명과학, 금융 서비스, 제조 및 운송에 이르기까지 다양한 업계 및 도메인에 특화된 AI 애플리케이션 시리즈를 출시할 예정이다. HPE의 LLM 그린레이크는 컴퓨팅 역량을 최대로 활용해 대규모 단일 AI 트레이닝 및 시뮬레이션 워크로드를 처리할 수 있도록 특별히 제작된 AI 네이티브 아키텍처에서 구동된다. 이 제품은 수백에서 수천 개의 CPU 또는 GPU에서 구동되던 AI 및 HPC 업무를 한 번에 지원할 수 있다. HPE는 이러한 역량이 AI를 훈련하고 더욱 정확한 모델을 생성하는데 있어 더욱 효과적이며, 신뢰할 수 있고 효율적이라는 점을 내세운다. 또한, 기업들이 이를 통해 개념검증(POC) 단계에서 생산에 이르기까지 모든 과정을 더욱 가속화하여 기업이 직면한 문제를 더욱 빠르게 처리할 수 있게 될 것으로 기대했다. 한편, HPE는 LLM을 훈련하고 조정할 수 있는 HPE LLM용 그린레이크에 더해 AI 추론 컴퓨팅 솔루션도 공개했다. 이 시스템은 에지의 컴퓨터 비전이나 생성형 시각적 AI 및 자연어 처리 AI 등 에지와 데이터센터 내에 있는 워크로드를 타기팅하도록 조정되었다. 해당 제품은 HPE 프로라이언트 Gen11 서버에 기반을 두고 있다. HPE 프로라이언트 Gen11은 한층 더 발전된 GPU 가속화 역량을 통합할 수 있도록 맞춤 설계되었으며 이는 AI 성능에 핵심적이다. HPE 프로라이언트 DL380a와 DL 380 Gen11서버는 이전 모델보다 5배 더 뛰어난 AI 추론 역량을 지원한다. HPE는 이 추론 컴퓨팅 솔루션이 유통, 숙박, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 산업들의 가치창출을 더욱 가속화할 수 있도록 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. HPE의 안토니오 네리(Antonio Neri) CEO는 "오늘날 우리는 웹, 모바일 및 클라우드만큼 혁신적인 AI 시장의 세대 변화를 마주하고 있다. HPE의 입증된 지속가능한 슈퍼컴퓨팅에서 구동되는 LLM 등 다양한 AI 애플리케이션을 제공함으로써, HPE는 자금력이 풍부한 정부출연연구소나 글로벌 클라우드 대기업의 전유물이었던 AI를 HPE의 검증된 슈퍼컴퓨터를 통해 모두가 접근할 수 있는 영역으로 만들고 있다"면서, "이제 많은 기관과 기업들은 온디맨드 클라우드 서비스를 통해 AI 모델을 훈련, 조정 및 배포함으로써, AI를 활용해 혁신을 일으키고 시장에 변화를 꾀하고 돌파구를 찾을 수 있게 되었다”고 전했다.

작성일 : 2023-06-22

[리스케일 백서] R&D 디지털 전환을 위한 3단계 로드맵

EBOOK 다운로드 클라우드 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI의 대중화로 R&D 디지털 전환은 가속화 되고 있습니다. 선도적인 엔지니어링 기업들은 클라우드 HPC를 사용해 신제품 개발 프로세스를 디지털 전환하고 있으며, 새로운 디지털 엔지니어링 업무방식과 인공지능을 도입해 경쟁력을 높이고 있습니다. Rescale은 항공우주, 자동차, 생명과학 분야의 정점에 있는 대부분의 선도 기업들에게 기술 협력을 제공하고 있습니다. Rescale이 세계적인 엔지니어링 및 R&D 기업들과의 디지털 전환 협업 과정에서 발견한 패턴을 기반으로, 성공적인 R&D 디지털 전환을 위한 3단계 로드맵을 소개합니다. 클라우드 기반 R&D Unified Management(통합 관리) 디지털 전환 새롭게 준비한 eBook을 통하여 현재의 디지털 성숙도 단계를 확인하고, 혁신을 가속하는 방법을 포함한 R&D 디지털 전환 로드맵 3단계 실용 전략을 자세히 알아보십시오. Rescale 디지털 전환 전문가와 상담을 원하시면 여기를 클릭해주세요. © 2023 Rescale, 33 New Montgomery St., San Francisco, CA 94105

작성일 : 2023-05-04