GPU를 넘어선 AI 가속기: TPU, Trainium, Gaudi, Groq, Cerebras 2025
Google TPU v7이 Blackwell에 필적합니다. AWS Trainium3는 2.52 PFLOPS를 달성했습니다. Groq LPU는 초당 750 토큰을 처리합니다. NVIDIA의 80% 시장 점유율을 넘어선 AI 가속기 지형도.
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GPU 인프라, AI, 데이터 센터에 대한 인사이트.
고밀도 랙: AI 데이터센터 인프라를 위한 100kW+ 설계
2025년 평균 AI 랙 비용 390만 달러 vs 기존 50만 달러—7배 증가. GB200NVL72 랙 132kW 도달; Blackwell Ultra 및 Rubin은 2026-2027년까지 랙당 576개 GPU로 250-900kW 목표. NVIDIA OCP 2025...
AI 인프라를 위한 재해 복구: GPU 클러스터의 RPO/RTO 전략
학습 체크포인트 크기가 증가하고 있습니다—700억 파라미터 모델 체크포인트가 현재 150-200GB에 달해 최적화된 DR 전략이 필요합니다. 클라우드 제공업체들이 리전 간 GPU 장애 조치를 제공하고 있습니다. 탄력적 학습 프레임워크(DeepSpeed,...
AI 워크로드 마이그레이션: AWS에서 온프레미스 GPU 인프라로
AWS는 2025년 6월 H100 가격을 44% 인하했습니다(p5 인스턴스가 기존 시간당 약 $98에서 현재 약 $50-55 범위로 하락). H100 구매 가격이 $25,000-40,000로 안정되면서 손익분기점이 기존 7-11개월에서 12-18개월로 이동했습니다...
GPU 클러스터를 위한 환경 모니터링: 온도, 습도 및 공기 흐름 최적화
액체 냉각이 모니터링 요구사항을 변화시키고 있습니다—냉각수 온도, 유량, 압력이 공기 온도와 함께 중요한 지표가 되었습니다. H100/H200의 열 임계값이 80-83°C로 더욱 엄격해졌습니다...
AI 데이터 파이프라인 아키텍처: 100GB/s로 페타바이트 규모 학습 데이터 공급하기
Meta의 데이터 전처리 서비스(DPP)가 엑사바이트 규모 학습 클러스터에서 데이터 지연을 완전히 제거합니다. WEKApod는 8개의 스토리지 노드에서 768개의 H100 GPU에 720GB/s 처리량을 제공합니다. PCIe Gen5...
케이블 관리 시스템: AI 데이터 센터를 위한 광섬유 경로 및 고밀도 라우팅
AI 데이터 센터는 기존 시설 대비 10배 더 많은 광섬유를 필요로 합니다. 평균 랙 밀도가 2022년 15kW에서 새로운 AI 홀에서는 40kW로 상승하며, 랙당 수평 케이블 배선이 2배로 증가하고 있습니다. 데이터 센터...
AI 인프라 용량 계획: 2025-2030 GPU 요구량 예측
Meta는 GPU 요구량을 400% 과소평가하여 8억 달러의 긴급 비용이 추가 발생했습니다. McKinsey는 2030년까지 156GW가 필요하며 5.2조 달러의 자본 지출이 필요할 것으로 전망합니다. 용량 계획 프레임워크를 소개합니다.
자율주행차 AI 인프라: 엣지-클라우드 GPU 요구사항
Waymo의 700대 차량은 14 PFLOPS 엣지 + 500 PFLOPS 클라우드를 필요로 합니다. Tesla는 월 30억 마일을 시뮬레이션합니다. 완전한 자율주행차 GPU 인프라 요구사항을 살펴봅니다.
셀프서비스 GPU 플랫폼: 내부 ML 클라우드 구축
8×H100 서버를 보유한 조직들이 수동 할당 방식으로 30-50% GPU 활용률을 보고—수십만 달러가 낭비되고 있습니다. NVIDIA의 Run:ai 인수로 GPU 오케스트레이션이 핵심 인프라 계층으로 자리잡았습니다...