AI 인프라: 필수 구성 요소 및 모범 사례

AI 도입이 가속화됨에 따라 조직은 AI 이니셔티브를 지원할 수 있는 시스템을 구현해야 한다는 압박에 직면하고 있습니다. 이러한 특수 시스템을 구축하려면 AI 성능을 보장하기 위한 깊은 전문 지식과 전략적 준비가 필요합니다.

AI 인프라란 무엇인가요?

AI 인프라는 AI 및 머신러닝(ML) 워크로드를 지원하도록 설계된 하드웨어, 소프트웨어, 네트워킹 및 스토리지 시스템의 조합을 의미합니다. 범용 컴퓨팅을 위해 구축된 기존 IT 인프라는 AI 워크로드에 필요한 막대한 처리 능력을 감당할 용량이 부족합니다. AI 인프라는 대규모 데이터 throughput, 병렬 처리, 그래픽 처리 장치(GPU)와 같은 가속기에 대한 AI의 요구를 지원합니다.

예를 들어 챗봇 ChatGPT 규모의 시스템은 상호 연결된 수천 개의 GPU, 고대역폭 네트워크 및 긴밀하게 조정된 오케스트레이션 소프트웨어가 필요한 반면, 일반적인 웹 애플리케이션은 소수의 컴퓨터 처리 장치(CPU)와 표준 클라우드 서비스에서 실행될 수 있습니다. AI 인프라는 AI의 힘을 활용하고자 하는 기업에게 필수적입니다.

AI 인프라의 핵심 구성 요소

AI 인프라의 핵심 구성 요소는 함께 작동하여 AI 워크로드를 가능하게 합니다.

compute: GPU, TPU 및 CPU

컴퓨팅은 명령을 실행하는 다양한 유형의 칩에 의존합니다.

CPU 는 범용 프로세서입니다.

GPU 는 컴퓨터 그래픽, 이미지, 동영상의 제작 및 렌더링을 가속화하기 위해 개발된 특수 프로세서입니다. GPU는 대규모 병렬 처리 능력을 사용하여 신경망 이 한 번에 엄청난 수의 연산을 수행하고 복잡한 계산을 가속화할 수 있도록 합니다. GPU는 기존 CPU보다 훨씬 빠르게 AI 모델 을 훈련하고 실행할 수 있기 때문에 AI 및 머신러닝 워크로드에 매우 중요합니다.

GPU는 단일의 특정 목적을 위해 설계된 주문형 반도체(ASIC)입니다. NVIDIA는 GPU의 지배적인 공급업체이며 Advanced Micro Devices는 두 번째로 큰 GPU 제조업체입니다.

TPU(텐서 처리 장치)는 Google의 ASIC입니다. GPU보다 전문화되어 있으며, AI의 연산 수요를 해결하기 위해 특별히 설계되었습니다. TPU는 신경망이 패턴을 학습하고 예측하는 데 사용하는 텐서 연산을 위해 특별히 설계되었습니다. 이러한 운영은 딥러닝 알고리즘의 기본입니다.

실제로 CPU는 범용 작업에 가장 적합합니다. GPU는 딥러닝 모델 학습과 같이 병렬 처리가 필요한 애플리케이션을 포함하여 다양한 AI 애플리케이션에 사용될 수 있습니다. TPU는 특히 대용량 데이터를 사용하여 크고 복잡한 신경망을 학습하는 등 전문화된 작업에 최적화되어 있습니다.

스토리지 및 데이터 관리

AI 인프라의 스토리지 및 데이터 관리는 데이터 병목 현상을 방지하고 효율성을 보장하기 위해 대규모 데이터세트에 대한 매우 높은 throughput의 액세스를 지원해야 합니다.

객체 스토리지는 AI 시스템에 필요한 대량의 정형 및 비정형 데이터를 저장할 수 있어 AI에 가장 일반적인 스토리지 매체입니다. 또한 확장이 용이하고 비용 효율적입니다.

블록 스토리지는 빠르고 효율적이며 안정적인 액세스를 제공하며 가격이 더 비쌉니다. 데이터베이스, 가상 머신, 고성능 애플리케이션과 같은 워크로드의 경우 자주 검색해야 하는 트랜잭션 데이터 및 작은 파일에 가장 적합합니다.

많은 조직이 대량의 데이터를 저장하기 위해 객체 스토리지와 개방형 포맷을 사용하는 중앙 집중식 리포지토리인 데이터 레이크에 의존합니다. 데이터 레이크는 이미지, 동영상, 오디오, 문서 등 비정형 및 반정형 데이터를 포함한 모든 데이터 유형을 처리할 수 있으며, 이는 AI 사용 사례에 중요합니다.

네트워킹

강력한 네트워킹은 AI 인프라의 핵심적인 부분입니다. 네트워크는 스토리지와 compute 간에 AI에 필요한 대규모 데이터세트를 빠르고 효율적으로 이동시켜 데이터 병목 현상으로 인해 AI 워크플로가 중단되는 것을 방지합니다. 단일 모델에서 여러 GPU가 함께 작동하는 분산 훈련과, 훈련된 AI 모델이 새로운 데이터로부터 결론을 도출하는 데 사용하는 프로세스인 실시간 추론에는 짧은 지연 시간의 연결이 필요합니다. 고성능 상호 연결 표준인 InfiniBand 및 고대역폭 이더넷과 같은 기술은 효율적이고 확장 가능하며 안정적인 AI를 위해 고속 연결을 지원합니다.

소프트웨어 스택

소프트웨어 또한 AI 인프라의 핵심입니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 ML 프레임워크는 사전 빌드된 구성 요소와 구조를 제공하여 ML 모델의 빌드, 학습, 배포 프로세스를 간소화하고 속도를 높입니다. Kubernetes와 같은 오케스트레이션 플랫폼은 AI 모델, 데이터 파이프라인, 컴퓨팅 리소스를 통합 시스템으로 함께 작동하도록 조정하고 관리합니다.

또한 조직은 ML, DevOps,데이터 엔지니어링 을 결합한 일련의 프랙티스인 MLOps 를 사용하여 ML 수명 주기 전반의 워크플로와 배포를 자동화하고 간소화합니다. MLOps 플랫폼은 AI 개발 및 배포 이면의 워크플로를 간소화하여 조직이 새로운 AI 기반 제품 및 서비스 를 시장에 출시할 수 있도록 지원합니다.

클라우드 vs 온프레미스 vs 하이브리드 배포

AI 인프라는 클라우드 내, 온프레미스 또는 하이브리드 모델을 통해 배포할 수 있으며 각 옵션마다 다른 이점이 있습니다. 의사 결정자는 조직의 AI 목표, 워크로드 패턴, 예산, 규정 준수 요건 및 기존 인프라를 포함한 다양한 요소를 고려해야 합니다.

• AWS, Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼은 접근성이 뛰어난 온디맨드 고성능 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 또한 사실상 무제한적인 확장성, 초기 하드웨어 비용 없음, 관리형 AI 서비스 생태계를 제공하여 내부 팀이 혁신에 집중할 수 있도록 해줍니다.
• 온프레미스 환경은 더 뛰어난 제어와 더 강력한 보안을 제공합니다. 소유한 하드웨어를 완전히 활용하는 예측 가능하고 안정적인 상태의 워크로드에 더 비용 효율적일 수 있습니다.
• 많은 조직이 유연성을 확보하기 위해 로컬 인프라와 클라우드 리소스를 결합한 하이브리드 접근 방식을 채택합니다. 예를 들어, 민감하거나 규제 대상인 데이터는 온사이트에 유지하면서 필요할 때 확장하거나 특수 서비스를 위해 클라우드를 사용할 수 있습니다.

일반적인 AI 워크로드 및 인프라 요구 사항

다양한 AI 워크로드는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹에 각기 다른 요구 사항을 적용하므로, 이러한 특징과 요구 사항을 이해하는 것이 올바른 인프라를 선택하는 데 중요합니다.

• 학습 워크로드 는 대규모 모델이 방대한 데이터세트를 처리해야 하므로 매우 높은 compute 성능이 필요하며, 단일 학습 주기를 완료하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸리는 경우가 많습니다. 이러한 워크로드는 데이터 흐름을 유지하기 위해 고성능, 저지연 스토리지와 함께 GPU 클러스터 또는 특수 가속기에 의존합니다.
• 추론 워크로드 는 요청당 필요한 컴퓨팅 양은 훨씬 적지만 대용량으로 작동하며, 실시간 애플리케이션에서는 1초 미만의 응답이 요구되는 경우가 많습니다. 이러한 워크로드에는 고가용성, 저지연 네트워킹, 효율적인 모델 실행이 필요합니다.
• 생성형 AI 및 대규모 언어 모델 (LLM) 은 수십억 또는 수조 개의 파라미터를 가질 수 있는데, 이는 모델이 정확도를 높이기 위해 훈련 과정에서 조정하는 내부 변수입니다. 그 크기와 복잡성으로 인해 고급 오케스트레이션, 분산 컴퓨팅 클러스터 및 고대역폭 네트워킹을 포함한 특수 인프라가 필요합니다.
• 컴퓨터 비전 워크로드 는 모델이 이미지 및 동영상 처리를 위해 수백만 개의 픽셀에 걸쳐 복잡한 계산을 많이 수행해야 하므로 GPU 집약적입니다. 이러한 워크로드에는 대용량 시각적 데이터를 처리하기 위한 고대역폭 스토리지 시스템이 필요합니다.

AI 인프라 구축: 주요 단계

AI 인프라를 구축하려면 철저한 평가, 신중한 계획, 효과적인 실행이라는 의도적인 프로세스가 필요합니다. 다음은 필수적으로 취해야 할 단계입니다.

1. 요구 사항 평가: 첫 번째 단계는 AI 사용 방법을 파악하여 AI 아키텍처 요구 사항을 이해하는 것입니다. AI 사용 사례를 정의하고, compute 및 스토리지 요구 사항을 추정하며, 명확한 예산 기대치를 설정하세요. 현실적인 일정 예상을 고려하는 것이 중요합니다. AI 인프라 구현은 프로젝트의 복잡성에 따라 약 몇 주에서 1년 이상이 걸릴 수 있습니다.
2. 아키텍처 설계: 다음으로, AI 시스템이 작동하는 방식에 대한 청사진을 만듭니다. 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 중 배포 방식을 결정하고 보안 및 규정 준수접근 방식을 선택하고 공급업체를 선택합니다.
3. 구현 및 통합: 이 단계에서는 인프라를 구축하고 모든 것이 의도한 대로 함께 작동하는지 확인합니다. 선택한 구성 요소를 설정하고 기존 시스템과 연결하며 성능 및 호환성 테스트를 실행합니다.
4. 모니터링 및 최적화: 지속적인 모니터링은 시간이 지나도 시스템의 안정성과 효율성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 성능 지표를 지속적으로 추적하고, 워크로드가 증가함에 따라 용량을 조정하고, 리소스 사용량을 세부적으로 조정하여 비용을 제어합니다.

지속적인 비용 고려 사항 및 최적화

AI 인프라 운영에서 지속적인 비용은 주요 요인이며, 소규모 프로젝트의 경우 월 약 5,000달러부터 엔터프라이즈 시스템의 경우 월 100,000달러 이상까지 다양합니다. 하지만 각 AI 프로젝트는 고유하며, 현실적인 예산을 예측하려면 여러 요소를 고려해야 합니다.

compute, 스토리지, 네트워킹 및 관리형 서비스에 대한 비용은 예산을 계획하는 데 중요한 요소입니다. 이 중에서도 컴퓨팅(특히 GPU 시간)이 일반적으로 가장 큰 지출을 차지합니다. 스토리지 및 데이터 전송 비용은 데이터 세트 크기와 모델 워크로드에 따라 변동될 수 있습니다.

탐색해야 할 또 다른 영역은 클라우드 서비스 비용입니다. 클라우드 가격 모델은 다양하며 다양한 요구에 따라 서로 다른 이점을 제공합니다. 옵션은 다음과 같습니다.

• 종량제는 가변적인 워크로드에 유연성을 제공합니다.
• 예약 인스턴스는 장기 약정을 대가로 할인된 요금을 제공합니다.
• 중단을 처리할 수 있는 워크로드의 경우 스팟 인스턴스는 상당한 비용 절감 효과를 제공합니다.

숨겨진 비용은 적극적으로 관리하지 않으면 예산을 부풀릴 수 있습니다. 예를 들어 클라우드 플랫폼에서 데이터를 이동하면 데이터 이그레스 요금이 발생할 수 있으며, 유휴 리소스는 서비스를 제공하지 않을 때에도 비용을 지불해야 합니다. 팀이 모델을 반복하면서 여러 실험을 동시에 실행하는 경우가 많기 때문에 실험에 대한 오버헤드가 증가할 수 있습니다. 비용 효율적인 AI 인프라를 위해서는 이러한 요소를 모니터링하는 것이 중요합니다.

최적화 전략은 비용을 통제하면서 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음과 같습니다.

• 적정 규모 산정을 통해 워크로드 요구 사항에 맞게 리소스를 조정할 수 있습니다.
• 자동 확장 은 수요 변화에 따라 용량을 자동으로 조정합니다.
• 효율적인 데이터 관리를 통해 불필요한 스토리지 및 전송 비용을 줄일 수 있습니다.
• 스팟 인스턴스는 제공업체의 추가 용량을 대폭 할인된 가격으로 사용하여 compute 비용을 절감하지만, 제공업체가 해당 용량을 다시 필요로 할 때 짧은 통보만으로 사용이 중단될 수 있습니다.

AI 인프라 모범 사례

AI 인프라를 계획하고 구현하는 것은 큰 작업이며, 세부 사항이 차이를 만들 수 있습니다. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 모범 사례입니다.

• 작게 시작하여 확장하기: 전체 규모의 구축에 투자하기 전에 파일럿 프로젝트로 시작하여 위험을 줄이고 장기적인 성공을 보장합니다.
• 보안 및 규정 준수 우선시: 신뢰와 법규 준수를 위해서는 데이터 보호가 필수적입니다. 강력한 암호화를 사용하고, 액세스 제어를 적용하고, GDPR 또는 HIPAA와 같은 규정 준수를 통합하세요.
• 성능 모니터링: GPU 사용률, 학습 시간, 추론 지연 시간, 전체 비용과 같은 주요 측정항목을 추적하여 무엇이 효과가 있고 어디에 개선이 필요한지 파악하세요.
• 확장 계획: 자동 확장 정책 및 용량 계획을 사용하여 인프라가 워크로드 확장을 수용할 수 있도록 성장할 수 있는지 확인합니다.
• 공급업체 현명하게 선택하기: 가격이 전부는 아닙니다. 특정 사용 사례를 얼마나 잘 지원하는지에 따라 인프라 공급업체를 평가하는 것이 중요합니다.
• 문서 및 거버넌스 유지: 프로세스와 결과를 쉽게 재현하고 워크플로를 간소화할 수 있도록 실험, 구성 및 워크플로에 대한 명확한 기록을 유지합니다.

일반적인 과제와 솔루션

모든 영향력 있는 프로젝트와 마찬가지로 AI 인프라를 구축하는 데에는 어려움과 장애물이 따를 수 있습니다. 염두에 두어야 할 몇 가지 시나리오는 다음과 같습니다.

• 스토리지 요구 사항 과소평가. 스토리지는 AI 운영의 핵심입니다. 잦은 아키텍처 재설계 없이 확장되는 데이터 세트, 새로운 워크로드 및 버전 관리를 수용하려면 5~10배의 데이터 증가율을 계획하세요.
• GPU 활용률 저하: 데이터 병목 현상은 비용을 계속 지불하고 있음에도 불구하고 GPU가 유휴 상태이거나 충분히 활용되지 못하는 결과로 이어질 수 있습니다. 데이터 파이프라인을 최적화하고 효율적인 배치 처리를 사용하여 GPU가 계속 사용되도록 함으로써 이를 방지할 수 있습니다.
• 비용 초과: 주의하지 않으면 AI 인프라 비용이 쉽게 늘어날 수 있습니다. 모니터링 도구를 구현하고, 가능한 경우 스팟 인스턴스를 사용하며, 자동 확장을 활성화하여 리소스 사용량을 수요에 맞게 조정하세요.
• 기술 격차: 가장 진보한 AI 인프라도 AI 목표를 실현하는 데 도움이 될 숙련된 인력이 필요합니다. 내부 교육에 투자하고, 관리형 서비스를 활용하며, 필요에 따라 컨설턴트를 영입하여 전문성 격차를 해소하세요.
• 통합 복잡성: 새로운 AI 인프라가 기존 시스템과 잘 호환되지 않는 경우가 있습니다. 문서화가 잘된 API로 시작하고 단계적 접근 방식을 사용하여 진행하면서 성공을 배가시키세요.

결론

성공적인 AI 이니셔티브는 AI 발전에 따라 함께 발전할 수 있는 인프라에 달려 있습니다. 조직은 사려 깊은 AI 아키텍처 전략과 모범 사례를 통해 효율적인 AI 운영과 지속적인 개선을 지원할 수 있습니다. 잘 설계된 기반은 조직이 혁신에 집중하고 AI 실험에서 실제 세계에 영향을 미치는 단계로 자신 있게 나아갈 수 있도록 지원합니다.

자주 묻는 질문

AI 인프라란 무엇인가요?
AI 인프라는 AI 워크로드를 지원하도록 설계된 하드웨어, 소프트웨어, 네트워킹 및 스토리지 시스템의 조합을 의미합니다.

AI에 GPU가 필요한가요?
GPU는 AI 훈련 및 고성능 추론에 필수적이지만, 기본적인 AI와 일부 소규모 모델은 CPU에서 실행할 수 있습니다.

AI 인프라, 클라우드 또는 온프레미스?
유연성과 빠른 확장을 위해서는 클라우드를, 제어 및 예측 가능한 워크로드를 위해서는 온프레미스를, 둘 다 필요한 경우에는 하이브리드를 선택하세요.

AI 인프라 비용은 얼마인가요?
비용은 컴퓨팅 요구 사항, 데이터 크기, 배포 모델에 따라 다릅니다. 소규모 클라우드 워크로드의 경우 수천 달러에서 대규모 AI 시스템의 경우 수백만 달러에 이르기까지 다양합니다.

훈련 인프라와 추론 인프라의 차이점은 무엇인가요?
훈련에는 대량의 컴퓨팅 및 데이터 throughput이 필요하지만, 추론은 안정적인 컴퓨팅, 짧은 지연 시간, 최종 사용자에 대한 접근성에 중점을 둡니다.

AI 인프라를 구축하는 데 얼마나 걸리나요?
AI 인프라는 프로젝트의 복잡성에 따라 구현하는 데 대략 몇 주에서 1년 이상이 걸릴 수 있습니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)