복잡한 계산을 가속화하기 위해 GPU 성능에 대한 의존도가 높아졌고, 이로 인해 구매율이 폭발적으로 증가했습니다. 다만 지속적으로 늘고 있는 GPU를 제대로 활용하고 있는지에 대해서는 의문이 던져졌는데요. 실제 AI 인프라에 대한 설문조사에 따르면, 대부분의 조직은 특히 사용량이 많은 시간대에 GPU 활용도를 최적화하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다. 현재 기업 중 42%만이 GPU 사용을 효과적으로 최적화하기 위해 동적 MIG/GPU 파티셔닝 기능을 관리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 기업의 상당 부분이 최적화되지 않은 효율성으로 GPU를 실행하고 있을 수 있음을 의미합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 조직은 GPU가 효율적으로 사용될 수 있도록 보장 가능한 전략을 채택해야 합니다. △GPU 성능 최적화 소프트웨어 활용 △GPU 병렬성을 활용하도록 설계된 맞춤형 알고리즘 △워크로드 관리 등이 이에 해당합니다. 자세한 내용을 아래 링크를 클릭해 확인해보세요.
데이터 품질은 AI 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나예요. 좋은 AI 모델을 도입한다고 해도 고품질의 데이터 없이는 원하는 결과를 얻기 어렵죠. 하지만 많은 관심이 쏟아진 AI에 비해 데이터는 그 중요성을 충분히 인정받지 못하는 실정이에요. 기업은 뛰어난 AI 모델을 찾아다니지만, 정작 내부 데이터 상황을 파악하지 못한 경우가 많아요. 뿐만 아니라 보유한 데이터가 다양해지며 품질 관리도 어려워졌는데요. 이에 정부는 기업들의 데이터 품질을 향상하고 관련 산업을 활성화하기 위해 지난해부터 데이터 품질인증 제도를 확산하고 있어요.
지난 27일, 클루닉스는 데이터품질인증기관 씨에이에스로부터 데이터품질(DQ) 인증 최고 등급(Class A)를 부여받았어요. 인증 대상은 '항공기 비행 이상징후 분석 데이터'로, 항공기 운행 중 발생하는 이상징후 데이터의 수집·분석·활용 체계 확립에 활용해요. 해당 데이터는 '빅데이터 기반 항공안전관리 기술개발 및 플랫폼 구축' 연구개발의 산출물이기도 해요.
IaaS가 인프라를 빠르게 생성하고 배포하는 데 중점을 둔다면, PaaS는 그 위의 미들웨어와 데이터베이스(DB) 등도 서비스 형태로 제공함으로써 애플리케이션 실행을 위한 환경 구성과 관리까지 도와요. PaaS는 다양한 오픈소스 기반 애플리케이션 개발 및 실행 도구, DB 관리 시스템, 인프라 모니터링 등의 툴들을 제공하기 때문에 클라우드 위에서 애플리케이션을 신속하게 개발하고 업데이트할 수 있어요.
우리나라 PaaS 시장은 이제 본격적으로 개화하고 있는 단계예요. 장차 기업 및 기관들의 IT 시스템이 클라우드 네이티브 환경으로 진화할 수밖에 없고, AI 애플리케이션 개발에는 쿠버네티스 기반의 PaaS가 필수적이기 때문에 해당 시장이 수혜를 받을 것으로 예상돼요. 특히 최근 많은 기업들이 중요하게 내세우는 PaaS 기술은 VM과 컨테이너를 통합 관리하는 기능으로, 이 기능이 PaaS 시장에서 성행하면 PaaS 도입과 클라우드 네이티브 전환에 속도가 더 붙을 가능성이 있어요.
지난 몇 년간 클라우드에 '올인'하던 많은 기업들이 온프레미스 인프라로 데이터를 다시 옮기고 있어요. 클라우드는 유연성과 민첩성을 향상시키는 해결책으로 환영받았지만, 많은 데이터 리더들은 서서히 클라우드에도 상당한 단점이 있다는 것을 인지하게 됐어요. 온프레미스를 다시 선택하는 가장 큰 이유는 규제와 비용 때문이에요.
클라우드와 온프레미스 모두 각자의 장점과 단점이 존재하기 때문에, 두 가지 방식의 장점을 온전히 활용할 수 있는 능력은 기업이 산업 내에서 선두주자가 될 수 있는 든든한 원동력이 돼요. 특히 산업 특성에 맞춰 하이브리드 데이터 아키텍처를 구축한 기업은 일관된 거버넌스와 유연성, 민첩성을 동시에 확보할 수 있어요.
지난 26일에 국가인공지능위원회가 출범했어요. 출범식에서 정부는 '국가 AI 전략 정책 방향'을 발표했는데요. 정부는 '4대 플래그십 프로젝트'를 추진하기로 했고, 가장 먼저 AI 컴퓨팅 인프라 확보에 나서기로 했어요. 국가 인공지능(AI) 컴퓨팅센터를 구축하고, AI 인프라를 기업 및 연구자에게 제공할 예정이에요. 이와 함께 국가 전반의 AI 전환(AX)을 추진해서, 제조·금융·의료바이오 등 AI 도입 효과가 높은 8대 산업별 AX 대책을 추진하고 안전·재난·보건 등 공공부문 18대 분야 국민 체감 AI 서비스도 선보인다고 해요.
정부는 '인공지능 3대 강국(AI G3)' 도약을 위해 국내 인공지능(AI) 연산 인프라를 2030년까지 지금보다 15배 늘리기로 했어요. AI 인프라를 도입해 민간에 대여하는 방법으로 한국 기업의 글로벌 경쟁력을 높이겠다는 취지예요.
