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2021.01.06

인공 지능을 위한 포괄적 추론 시스템의 요구와 과제

인공 지능(AI) 기술이 기업 영역에서 확산됨에 따라, 지속 가능하며 성공적인 방식으로 AI 기술을 구현하는 방법에 관한 논의가 활발하게 이뤄지고 있습니다. 한 가지 중요한 고려 사항은 특히 추론 워크로드의 규모와 복잡성이 확장되는 상황에서 AI 이니셔티브를 대규모로 구현할 때 필요한 IT 인프라입니다.

추론은 AI 프로세스에 가치를 더하는 단계지만, 실시간 의사 결정의 필요성과 추론이 수행되는 많은 위치를 고려하면 상당히 어려운 과정이 될 수 있습니다. 따라서 AI를 도입하는 기업은 차세대 추론 워크로드의 필수 요소인 속도와 유연성, 소프트웨어 지원을 제공하는 포괄적 추론 시스템을 사용하여 인프라를 강화하는 것이 중요합니다. <14p>

주요 내용
- AI 이니셔티브의 혜택과 고려할 점
- AI 프로세스 3단계:데이터, 학습, 추론
- 추론의 성장
- 대규모 추론에서의 과제
- 미래의 추론 시스템
- 결론/권장 사항

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2021.01.06

인공 지능을 위한 포괄적 추론 시스템의 요구와 과제

인공 지능(AI) 기술이 기업 영역에서 확산됨에 따라, 지속 가능하며 성공적인 방식으로 AI 기술을 구현하는 방법에 관한 논의가 활발하게 이뤄지고 있습니다. 한 가지 중요한 고려 사항은 특히 추론 워크로드의 규모와 복잡성이 확장되는 상황에서 AI 이니셔티브를 대규모로 구현할 때 필요한 IT 인프라입니다.

추론은 AI 프로세스에 가치를 더하는 단계지만, 실시간 의사 결정의 필요성과 추론이 수행되는 많은 위치를 고려하면 상당히 어려운 과정이 될 수 있습니다. 따라서 AI를 도입하는 기업은 차세대 추론 워크로드의 필수 요소인 속도와 유연성, 소프트웨어 지원을 제공하는 포괄적 추론 시스템을 사용하여 인프라를 강화하는 것이 중요합니다. <14p>

주요 내용
- AI 이니셔티브의 혜택과 고려할 점
- AI 프로세스 3단계:데이터, 학습, 추론
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