인공지능(AI) 추론 시대가 도래하며 기존 데이터센터 인프라의 전면적인 재구축이 요구되고 있다. 이는 수백만 건의 데이터를 실시간으로 분석하는 헬스케어 시스템이나 복잡한 고객 요구 사항을 즉시 해결하는 지능형 비서와 같은 혁신적인 AI 서비스의 확산 때문이다. MIT 테크 리뷰 AI는 지난 9월 5일(현지시간) 이 같은 변화가 인프라의 성능, 지연 시간, 메모리 대역폭, 스토리지 처리량 및 네트워킹 전반에 걸쳐 새로운 최적화 문제를 야기한다고 보도했다. 기업들은 이제 AI의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 메모리와 스토리지 아키텍처를 근본적으로 재설계해야 하는 상황에 직면했다.

AI 추론, 인프라의 새로운 과제 제기

AI 추론(Inference) 워크로드는 기존의 컴퓨팅 환경과는 확연히 다른 특성을 지닌다. 이들은 지속적으로 운영되며, 지리적으로 분산되어 있고, 응답 시간에 매우 민감하다는 특징이 있다. 따라서 시스템은 처음부터 확장성, 복원력, 효율성을 고려하여 설계되어야 한다. 티리아스 리서치(Tirias Research)의 설립자이자 수석 분석가인 짐 맥그리거(Jim McGregor)는

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출처: MIT Tech Review AI · 이 기사는 이노 기자가 원문 보도를 참고해 재구성했습니다.