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AI

IBM, 데이터 및 AI 특화 스토리지 솔루션으로 주요 국가기관의 데이터 활용 지원

IBM이 빅데이터 및 AI에 특화된 스토리지 기술력을 바탕으로 국내 주요 국가기관의 안전하고 효율적인 데이터 운영을 지원한다고 밝혔다. 이와 함께 새롭게 출시한 컨테이너 네이티브 스토리지 솔루션인 IBM 스펙트럼 퓨전 HCI(Spectrum Fusion Hyperconverged Infrastructure)를 통해 하이브리드 클라우드 데이터를 위한 최적의 인프라를 제공할 계획이다. IBM은 AI와 빅데이터를 위한 통합 소프트웨어 정의 스토리지(Software Defined Storage, SDS)인 IBM 엘라스틱 스토리지 시스템(Elastic Storage System, 이하 ESS)을 통해 에지에서부터 데이터 센터, 퍼블릭 클라우드에 이르기까지 IT 인프라 전반에서 빠르고 뛰어난 확장성을 제공한다고 설명했다.  또한 쿠버네티스(Kubernetes) 및 레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)를 포함한 다수의 플랫폼에서 스토리지에 대한 요구사항을 통합할 수 있다. 이를 통해 비효율적인 업무를 축소하고, 비용은 절감하며, 스토리지를 간편하게 관리하고, 고성능을 요구하는 복수의 워크로드를 지원한다. 국내에서도 GC녹십자지놈, 아프리카TV, 성균관대학교 등을 포함해 많은 기업과 기관이 IBM ESS를 도입해 데이터를 효과적으로 활용하고 있다. 최근에는 기상청 국가기상위상센터와 기초과학연구원(IBS)이 IBM의 대용량 및 고성능 데이터 스토리지를 도입했다. 기상청 국가기상위성센터는 IBM의 대용량 및 고성능 데이터 스토리지를 도입한 대표적인 국내 기관으로, IBM ESS를 통해 다양한 위성 수신자료를 저장 및 분석하고 연간 5PB이상 발생되는 데이터를 처리하고 있다. ESS의 주 엔진 소프트웨어이자 고성능 병렬 파일시스템 솔루션인 IBM 스펙트럼 스케일(Spectrum Scale)의 다양한 데이터 관리 기능 및 IBM 액티브 파일 매니지먼트(Active File Management, AFM) 기능을 통해 데이터 관리 작업 중 발생하는 ...

IBM 2022.01.19

티맥스에이아이, 충남대학교 AI 기반 입시 챗봇 ‘유망이’ 개발

티맥스에이아이는 AI 기반 챗봇 제작 도구 ‘하이퍼챗봇(HyperChatbot)’을 활용해 충남대학교 입시와 관련된 정보를 자동으로 제공하는 챗봇 서비스를 개발했다고 밝혔다. ‘유망이’는 충남대학교의 수시 및 정시 모집·학사 과정 등에 대한 안내를 텍스트, 이미지, 링크 등 다양한 형태로 24시간 제공한다. 현재 입학처 홈페이지를 통해 베타 서비스를 오픈했으며 3월 중 정식 서비스를 시작할 예정이다. 유망이 서비스의 기반이 된 하이퍼챗봇은 티맥스에이아이의 AI 챗봇 구축 솔루션이다. 자연어 처리 AI 엔진과 손쉬운 챗봇 편집 및 관리를 위한 UI·UX 구축 기능을 통해 효율적인 AI 챗봇 구축을 돕는다. 하이퍼챗봇은 음성, 키보드 등의 입력 체계와 그래픽, 텍스트 등의 출력 체계를 통해 다양한 입출력 형태를 수용하는 멀티 모달 인터페이스를 기반으로 한다. 사용자 정보를 바탕으로 맞춤형 커뮤니케이션 서비스가 가능하다. 소프트웨어시험인증연구소의 GS 인증 1등급을 받으며 품질을 인정받았다. 티맥스에이아이 이동석 대표는 “매년 수시, 정시 시즌마다 폭증하는 입시 관련 문의로 인한 담당자들의 업무 부담을 AI 챗봇이 덜어줄 것”이라며 “앞으로도 현장의 피드백을 충실히 반영하고 하이퍼챗봇을 고도화해 다양한 추가 기능을 탑재하겠다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

티맥스에이아이 2022.01.19

SK텔레콤, AI 스피커 ‘누구 캔들 SE’ 출시

SK텔레콤(www.sktelecom.com)은 AI 스피커 ‘누구 캔들 SE(NUGU candle SE)’를 11번가에서 판매한다고 밝혔다. ‘누구 캔들 SE’는 인공지능(AI) 플랫폼과 조명 기능을 결합한 새로운 AI 기기로 인기를 끌었던 ‘누구 캔들’의 후속 모델로, 패브릭 컬러를 변경하고 음향 품질을 개선한 제품이다. ‘누구 캔들 SE’의 가격은 10만 9,000원이다. 누구 캔들 SE도 누구 캔들과 마찬가지로 한국어와 영어를 모두 지원하는 ‘누구 멀티 에이전트’ 서비스를 지원한다. 단, 2월 중 아마존 알렉스 소프트웨어 업데이트 후 적용할 예정이다.  SK텔레콤 이현아 AI&CO(컴퍼니) 담당은 “앞으로도 ‘누구 AI 플랫폼’이 탑재된 다양한 디바이스와 서비스를 통해 고객분들이 더 새롭고 풍부한 경험을 할 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

SK텔레콤 2022.01.18

그래프코어, ‘64페타플롭’ IPU 서버 출시 “성능 4배 UP”

AL/ML 가속 솔루션 업체 그래프코어(Graphcore)가 AI 연산에 특화된 IPU(Intelligence Processing Unit) 서버의 성능을 높은 수준으로 끌어올렸다.    그래프코어는 자사 AI용 칩 IPU를 탑재하는 랙마운트 타입 서버 ‘IPU-POD’를 판매하는데, 최근 출시한 IPU-POD128과 IPU-POD256에는 전작 대비 2~4배 많은 칩을 탑재할 수 있다. 이전까지는 64유닛을 장착할 수 있는 IPU-POD64 모델이 최대였다. IPU-POD128의 AI 컴퓨트 성능은 32페타플롭이며, IPU-POD256 성능은 64페타플롭이다. 그래프코어는 “농구장만큼을 차지하는 기존 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 적은 면적에서 AI 슈퍼컴퓨터의 영역을 확장할 수 있을 것”이라고 강조했다. 그래프코어의 IPU-POD 시스템은 서버에서 AI 컴퓨팅 성능을 분리한다. 다른 수준의 성능이 요구되는 다양한 AI 워크로드를 하나의 랙마운트에서 실행할 수 있다. 예컨대 전체 시스템 컴퓨팅 성능을 대규모 모델링에 할당해 학습 속도를 더 높일 수 있고, 시스템을 작고 유연한 vPOD 단위로 쪼개 더 많은 개발자가 IPU를 이용할 수도 있다. 컴퓨팅 성능을 분리할 때에는 그래프코어의 소프트웨어 스택 포플러(Poplar)를 이용한다. 포플러에는 그래프코어 커뮤니케이션 라이브러리(GCL)와 팝런(PopRun), 팝디스트(PopDist) 총 3가지 소프트웨어 개발 키트가 포함돼 있다. GCL은 IPU간 통신과 동기화를 관리하는 도구이며, 팝런과 팝디스트는 여러 IPU-POD 시스템에 걸쳐서 애플리케이션을 실행할 수 있는 도구다.  IPU-POD128과 IPU-POD256 모두 초대형 클라우드 데이터센터용으로 개발됐다. 금융 서비스나 제약 업체 등 대규모 AI 팀을 보유한 기업이나 과학 연구소 등에 적합하다. 미국 에너지부 산하 로렌스 버클리 국립 연구소나 J.P.모건이 그래프코어를 초창기부터 이용하고 있다. editor@itworld.c...

그래프코어 IPU AI 2021.10.28

"알고리즘 공정성을 검증하라" 인공지능 '편향 완화'의 이해

알고리즘 편향은 AI 업계에서 철저한 검토가 가장 활발히 진행 중인 분야다. 의도치 않은 시스템적 오류는 부당하거나 제멋대로인 결과로 이어질 위험이 있고, 특히 AI 시장이 2024년이면 1,100억 달러 규모에 이를 것으로 예상되는 상황에서 윤리적이고 책임 있는 표준화된 검토 기술의 필요성이 높아지고 있다. AI는 여러 가지 방식으로 편향되고 해로운 결과를 만들어낼 수 있다. 먼저, AI로 증강하거나 대체하려는 비즈니스 프로세스 그 자체다. 만일 그 프로세스와 맥락, 그리고 적용 대상이 의도와 관계없이 특정 집단에 대해 편향돼 있다면 그 결과로 나온 AI 애플리케이션 역시 편향된다. 또한, AI 개발자가 시스템의 목표, 사용자, 영향을 받는 대상의 가치관, 적용 방식 등에 대해 가진 근본적인 가정으로 인해 해로운 편향이 들어갈 수 있고, AI 시스템의 학습 및 평가에 사용되는 데이터 집합 내 데이터가 영향을 미칠 모든 사람을 대표하지 않거나 특정 집단에 대한 역사적, 체계적 편향을 나타낸다면 결과적으로 해를 끼칠 수 있다. 마지막으로는 모델 자체가 편향될 수 있다. 나이, 인종, 성별 등 민감한 변수, 또는 이름, 우편번호 등 대체 정보가 모델의 예측 또는 추천 요인인 경우다. 따라서 개발자는 각 분야의 어디에 편향이 존재하는지 파악해야 하고 부당한 모델로 이어지는 시스템과 프로세스를 객관적으로 감사해야 한다. 물론 이 작업이 말처럼 쉽지는 않다. 공정성의 정의는 21가지가 넘을 정도로 다양하다. AI를 책임 있게 만들기 위해서는 AI 개발 생애주기 전체에 걸쳐 윤리를 계획적으로 구축해 넣는 것이 편향 완화에 무엇보다 중요하다. 지금부터 각 단계를 자세히 살펴보자.     범위 모든 기술 프로젝트는 단순히 '구축 가능한가?'가 아닌 '이것이 존재해도 되는가?'라는 질문으로 시작해야 한다. 즉, 기술이 모든 문제나 과제의 해결책이라고 믿는 기술만능주의의 함정에 빠져서는 안 된다. 특히 AI의 경우에는 당면 목표 달성에 AI가 적합...

인공지능 편향 알고리즘 2021.08.27

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