NVIDIA Omniverse: 50조 달러 규모의 물리 AI 운영체제
NVIDIA Omniverse는 252개 이상의 기업에 30-70%의 효율성 향상을 제공합니다. 50조 달러 규모의 물리 AI OS가 제조업, 로보틱스 및 자율주행차를 혁신합니다.
AI/ML 운영
오케스트레이션, 스케줄링 및 배포: Kubernetes, Slurm, Ray 및 GPU 클러스터의 생산성을 유지하는 플랫폼.
비싼 GPU 인프라가 유휴 상태로 방치되면 아무 가치가 없습니다. AI 시스템을 효율적으로 운영하는 실무인 MLOps는 ML 엔지니어링 자체만큼 중요한 분야가 되었습니다.
이 허브는 AI의 운영 측면을 다룹니다: 분산 훈련 작업 스케줄링부터 대규모 모델 서빙, 그리고 이를 관리 가능하게 만드는 인프라 자동화까지 포함합니다.
핵심 주제
- 오케스트레이션 플랫폼 — Kubernetes vs. Slurm vs. Ray: AI 워크로드에 적합한 스케줄러 선택하기
- 분산 훈련 — 데이터 병렬성, 모델 병렬성, 그리고 이를 가능하게 하는 프레임워크들(DeepSpeed, FSDP, Megatron)
- 모델 서빙 — 추론 최적화, 배치 전략, 프로덕션 ML을 위한 배포 패턴
- GPU 활용률 — 비싼 가속기 사용률을 최대화하는 모니터링, 프로파일링, 최적화 기법
- Infrastructure as Code — 재현 가능한 AI 환경을 위한 Terraform, Ansible, 자동화 패턴
"AI 데모"와 "프로덕션 AI" 사이의 격차는 운영으로 메워집니다. 우리의 MLOps 콘텐츠는 GPU 투자를 비즈니스 가치로 전환하는 실무와 플랫폼을 구축하는 데 도움을 드립니다.
Essential Reading
All AI/ML 운영 Articles (17)
GPU 배포: 엔터프라이즈 AI 인프라를 위한 완전 가이드
단일 서버 구성부터 대규모 100,000 GPU 클러스터까지, 이 종합 가이드는 AI 인프라를 위한 엔터프라이즈 GPU 배포 전략을 탐구합니다. 스케일링, 인프라 요구사항, 그리고 AI 워크로드를 최대 10배까지 가속화할 수 있는 최적화 기법에 대한 실행 가능한 인사이트를 발견하세요
Ryan Puckett이 올해의 기업가상 결선 진출자로 선정되었음을 자랑스럽게 발표합니다
Introl의 CEO Ryan Puckett이 2025년 중서부 지역 EY 올해의 기업가상 최종 후보로 선정되었습니다. 그의 리더십 하에 Introl은 2021년부터 매년 매출을 두 배로 늘려왔으며, AI 인프라를 위한 고밀도 GPU 배포 및 복합 광섬유 케이블링 분야의 업계 리더가 되었습니다.
Transformer 혁명: '어텐션만 있으면 된다'가 현대 AI를 어떻게 재편했는가
2017년 논문 'Attention Is All You Need'는 Transformer 아키텍처를 통해 AI 혁명을 일으켰습니다. 순차적인 RNN과 LSTM을 병렬화 가능한 셀프 어텐션 메커니즘으로 대체함으로써, Transformer는 더 빠른 훈련, 더 나은 확장성, 그리고 뛰어난 성능을 가능하게 했습니다. 이 혁신적인 발전은
냉각, 연결성, 그리고 컴퓨팅: 현대 GPU 데이터 센터 분석
번개처럼 빠른 AI 모델이 사실적인 이미지를 생성하거나 수 밀리초 만에 방대한 데이터셋을 처리할 때 무대 뒤에서 무슨 일이 일어나는지 생각해본 적이 있나요? 이 마법은 최근 극적으로 발전한 전용 GPU 데이터 센터에서 일어납니다. 아래에서는 다음과 같은 내용을 살펴보겠습니다