AI 워크로드 스케줄링: 시간대별 GPU 활용률 최적화
OpenAI는 43% 유휴 GPU로 인해 연간 1억 2,700만 달러의 손실을 입었습니다. 시간대별 지능형 스케줄링으로 95% 활용률을 달성하세요. 완전한 오케스트레이션 전략 가이드입니다.
블로그
GPU 인프라, AI, 데이터 센터에 대한 인사이트.
AI 인프라 보안 운영: GPU 클러스터를 위한 SOC 요구사항
GPU 클러스터 모니터링, 위협 탐지, 인시던트 대응을 통한 AI 인프라 보안 운영 센터 구축 가이드.
$6000억 AI 인프라 구축: Hyperscaler CapEx, 부채, 그리고 공급망 현실
Big Five hyperscaler들이 2026년에 $6020억 지출—75%가 AI에 투입. $4280억 채권 발행. HBM은 2026년까지 매진. 자금 조달, 공급 제약, 시사점에 대한 기술적 심층 분석.
AI 추론 vs 훈련 인프라: 경제성이 분기하는 이유
추론은 2029년까지 AI 컴퓨트의 65%로 성장하고 생애주기 비용의 80-90%를 차지합니다. 훈련과 추론이 서로 다른 인프라 전략을 필요로 하는 이유를 분석합니다.
GPU 인프라 TCO 모델: 기업 AI를 위한 5년 비용 분석
100 GPU 배포를 위한 완전한 TCO 모델: 전력, 냉각, 인력을 포함하여 5년간 1,570만 달러. 165% 예산 초과를 방지하는 프레임워크.
CXL 4.0 인프라 계획 가이드: 대규모 AI를 위한 메모리 풀링
번들 포트, 멀티랙 메모리 풀링, KV 캐시 오프로딩, 벤더 생태계, 2026-2027 계획 타임라인을 다루는 완전한 CXL 4.0 배포 가이드입니다.
AMD MI350 GPU 경쟁: 엔터프라이즈 AI 인프라에서 NVIDIA에 도전하다
AMD MI350는 Blackwell의 180GB 대비 288GB HBM3e를 제공합니다. OpenAI, Microsoft, Oracle이 AMD를 채택했습니다. NVIDIA의 80-95% AI GPU 시장 점유율과 AMD가 어떻게 경쟁하는지 분석합니다.
Dell PowerEdge vs HPE ProLiant vs Supermicro: GPU 서버 플랫폼 가이드
Dell PowerEdge, HPE ProLiant, Supermicro GPU 서버 비교. AI 인프라를 위한 성능 벤치마크, TCO 분석 및 선택 프레임워크.
Multi-Cloud GPU 오케스트레이션: AWS, Azure, GCP 가이드 2025
AWS, Azure, GCP 전반에서 GPU 워크로드를 오케스트레이션하세요. 실시간 차익거래 및 장애 복구로 47% 비용 절감을 달성합니다. 완전한 multi-cloud 전략 가이드.
AI를 위한 광 네트워킹: GPU 상호연결을 위한 400ZR 및 코히런트 광학
GPU 클러스터를 위한 400ZR 코히런트 광학 및 실리콘 포토닉스를 구현하세요. 85% 낮은 전력으로 4Pb/s 대역폭을 달성합니다. 완전한 광학 아키텍처 가이드.
GPU 오케스트레이션을 위한 Kubernetes: 수천 개의 GPU 클러스터 관리
Kubernetes에서 수천 개의 GPU 클러스터를 배포하고 관리하세요. 갱 스케줄링, MIG 지원, 토폴로지 인식 배치 및 프로덕션 패턴을 다룹니다.
GPU를 넘어선 AI 가속기: TPU, Trainium, Gaudi, Groq, Cerebras 2025
Google TPU Trillium, AWS Trainium3, Intel Gaudi 3, Groq LPU, Cerebras WSE-3, SambaNova SN40L. NVIDIA GPU 지배력에 도전하는 AI 가속기 분석.