AMD MI350 GPU 경쟁: 엔터프라이즈 AI 인프라에서 NVIDIA에 도전
AMD MI350은 288GB HBM3e, 8TB/s 대역폭을 제공합니다. OpenAI는 6GW 규모의 GPU 확보를 위해 10% 지분을 인수합니다. AMD가 엔터프라이즈 AI 시장에서 NVIDIA의 80-95% 점유율에 어떻게 도전하는지 살펴봅니다.
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GPU 인프라, AI, 데이터 센터에 대한 인사이트.
AI를 위한 성능 모니터링 스택: Prometheus, Grafana, 그리고 커스텀 GPU 메트릭
NVIDIA DCGM-exporter가 Prometheus GPU 메트릭의 표준으로 자리잡았습니다. Grafana는 AI 전용 대시보드 템플릿을 추가하고 있습니다. OpenTelemetry GPU 메트릭 사양이 성숙해지고 있습니다. VictoriaMetrics와 Mimir가 대규모 GPU 클러스터에서 더 나은 확장성을 보여주고 있습니다. 수냉 메트릭(냉각수...
RAG 인프라: 프로덕션급 검색 증강 생성 시스템 구축
RAG 도입이 기업 LLM 활용 사례 1위로 가속화되고 있습니다. GraphRAG와 에이전틱 RAG 아키텍처가 복잡한 추론에서 주목받고 있으며, 벡터 데이터베이스 시장은 Pinecone, Weaviate,...
AI를 위한 컨테이너 레지스트리: 10TB 이상의 모델 이미지와 의존성 관리
70B 이상 모델을 탑재한 LLM 컨테이너 크기가 이제 일상적으로 100GB를 초과하고 있습니다. Harbor, GHCR, ECR이 AI 전용 기능을 추가하고 있으며, GGUF와 safetensors 포맷이 중복 스토리지를 줄이고 있습니다. OCI 아티팩트가 비컨테이너 모델 배포를 가능하게 하고...
AI 데이터센터를 위한 SMR 원자력 발전: 실현 가능성 및 구현 일정
마이크로소프트가 AI를 위해 스리마일 아일랜드 원전 재가동에 16억 달러를 투자한 것은 원자력 르네상스의 신호탄이다. SMR은 2029년까지 462MW 규모에서 kWh당 $0.04의 전력 공급을 약속한다. 완벽 가이드.
GPU 자산 수명 주기 관리: 조달부터 폐기까지
H100 가격이 $25,000-40,000 수준에서 안정화되었습니다(최고가 $40,000 이상에서 하락). H200은 우수한 메모리를 갖추고 $30,000-40,000에 출시되었습니다. Blackwell GPU(GB200)가 출하 중이나 할당이 제한적입니다. GPU 감가상각이 가속화되고 있으며...
멀티모달 AI 인프라: 비전-언어 모델 배포 가이드
오픈소스 VLM(Qwen2.5-VL-72B, InternVL3-78B)이 이제 OpenAI/Google의 독점 모델과 5-10% 차이 내로 근접했습니다. Google Gemini는 처음부터 멀티모달(텍스트, 코드, 오디오, 이미지, 비디오) 시스템으로 구축되었습니다. Meta Llama...
DPU와 SmartNIC: 데이터센터 컴퓨팅의 세 번째 기둥
DPU SmartNIC 시장이 2024년 11.1억 달러에 도달했으며, 2034년까지 44.4억 달러로 성장 전망(연평균 15% 성장률). 현재 클라우드 공급업체의 50%가 DPU를 사용 중이며, AI 학습의 35%가 DPU로 오프로드됨. BlueField-3는 서비스 오프로드에서 300개 CPU 코어에 해당하는 성능 제공. 800Gbps와 6배 컴퓨팅 성...
EU AI Act 준수 인프라: 유럽 AI 규정을 충족하는 시스템 구축
GPAI 의무가 2025년 8월 2일부터 시행됩니다. AI Office가 운영되며 가이드라인을 발표하고 있습니다. 2025년 7월에 발표된 행동강령(Code of Practice)이 준수 경로를 제공합니다. 고위험 AI 시스템 요건은...
TensorRT-LLM 최적화: NVIDIA 추론 스택 마스터하기
TensorRT-LLM이 H100에서 FP8로 10,000+ 출력 토큰/초, 100ms 미만의 TTFT 달성. 프로덕션 배포에서 네이티브 PyTorch 대비 4배 처리량 보고. 커널 퓨전으로 LayerNorm, 행렬 곱셈,...
GPU 가상화: 멀티 테넌트 환경에서 활용률 극대화
H100/H200에서 추론 워크로드를 위한 MIG(Multi-Instance GPU) 도입 증가. NVIDIA vGPU 소프트웨어 17.x에 Blackwell 지원 추가. Kubernetes vGPU 디바이스 플러그인 개선. 타임 슬라이싱보다 하드웨어 파티셔닝이 AI 워크로드에 선호됨...