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추천 테크라이브러리

BI|분석

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

IBM / 유니포인트 2021.01.06

서버

IBM Power System IC922 : 데이터시트

조직의 AI 여정이 진행됨에 따라 AI 이니셔티브는 훈련 단계에서 추론 단계로 전환됩니다. AI를 구현하려면 단계마다 다양한 인프라 요구사항이 충족되어야 하므로 다목적 AI 서버가 훈련과 추론 둘 다에 가장 적합한 것은 아닐 수 있습니다. 조직은 IT 인프라를 평가하여 AI의 모든 단계에 적합한지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 AI 프로젝트가 실패로 돌아갈 위험이 있습니다. AI 추론을 위해 설계된 IBM Power System IC922는 훈련된 AI 모델에서 비즈니스 인사이트를 확보하는 데 필요한, 컴퓨팅 집약적이고 Latency가 짧은 인프라를 제공합니다. <3p> 주요 내용 - 우수한 IO 및 메모리 대역폭 - AI에 최적화된 하드웨어 및 소프트웨어 스택 지원 - 모듈식으로 비즈니스 요구에 맞게 확장 가능 - AI 여정에 필요한 엔터프라이즈급 보안 및 지원 제공

IBM / 씨플랫폼 2020.07.02

BI|분석

올바르게 구현된 AI : 데이터-훈련-추론 AI 모델의 이해

데이터 사이언스 전문가가 아니더라도 엔터프라이즈 AI의 가장 복잡한 요소까지 이해하고 해석하여 실행에 옮길 수 있다면 어떨까요? 지금까지 엔터프라이즈 AI는 모델 개발 및 훈련에 정통한 분석 전문가들의 전유물로 여겨지곤 했습니다. 하지만 AI 중심의 이니셔티브가 비즈니스의 전 범위로 확장되면서 상황은 완전히 달라지고 있습니다. 이러한 변화의 선두에는 가치 기반의 AI 활동 프레임워크가 있습니다. 이것을 데이터-훈련-추론(Data-Train-Inference, DTI) AI 모델이라고 하는데, 본 문서에서는 이 AI 모델에 대해 설명하고자 합니다.  주요 내용 - 데이터에 관한 네 가지 진실 - 속도 및 정확성에 대한 요구와 해묵은 갈등 - 추론의 실례 - 모델의 완성

IBM 2019.11.13

서버

HPE-NVIDIA : AI 번들 오퍼링 북

인공지능 기술은 인간의 지각, 추론, 학습능력 등을 컴퓨팅 파워을 이용하여 구현하는 기술로, 자율주형, 지능형 금융서비스, 의료진단, 법률서비스 지원, 게임, 기사작성, 지능형 감시 시스템 등 다양한 산업분야에서 널리 활용되고 있습니다. HPE는 다양한 영역에서 AI 관련 연구를 지속적으로 수행해 왔습니다. 본 자료는 HPE가 제안하는 HPE Edge-to-Core AI 통합모델 구성을 살펴보고, HPE와 NVIDIA가 AI Training 및 Inference 전용으로 구성한 솔루션의 특징을 상세하게 소개합니다. <24p> 주요 내용 - 인공지능의 미래 및 HPE HPC/AI 연구여정 - HPE Edge-to-Core AI 통합 모델 구성도 - HPE-NVIDIA AI 오퍼링 - AI Training 용도 - HPE-NVIDIA AI 오퍼링 - AI Inference 용도 - HPE AI 최적화 제품 포트폴리오

HPE 2019.09.30

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