2025
연도
주제
Kubeflow의 보급과 과제: 단일 GPU 활용률 병목 현상 Kubeflow는 Kubernetes 기반의 오픈소스 머신러닝 플랫폼으로, 최근 머신러닝 분야에서 점차 보편화되고 있습니다. 개발자가 확장 가능한 머신러닝 워크로드를 쉽게 구축, 배포 및 관리할 수 있도록 지원하며, 완전한 머신러닝 파이프라인 관리, 분산 훈련 및 하이퍼파라미터 튜닝 등의 장점을 제공합니다. 그러나 Kubeflow가 널리 사용되고 있음에도 불구하고 실제 적용 시 한 가지 문제점이 존재합니다: GPU를 분할할 수 없다는 점입니다. 이로 인해 귀중한 컴퓨팅 자원이 효율적으로 활용되지 못해 많은 머신러닝 개발자들의 고민거리가 되고 있습니다. 하나의 GPU가 단일 작업에 독점적으로 할당될 경우, 실제 작업의 자원 요구량과 무관하게 자원이 유휴 상태로 남아 전체 개발 효율성과 비용 효율성에 부정적인 영향을…
이 데이터 집약적 컴퓨팅 시대에 인공지능(AI)은 전례 없는 속도로 각 산업을 변화시키고 있습니다. 제조업의 생산 라인, 병원의 진단실, 금융 시장의 위험 평가부터 과학 연구의 돌파구에 이르기까지 AI는 점점 더 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 그러나 AI의 무한한 잠재력을 최대한 발휘하려면 첨단 알고리즘뿐만 아니라 인프라, 개발 및 관리를 원활하게 통합하는 강력한 소프트웨어 플랫폼이 필요합니다. 인피니틱스는 AI 인프라 관리 소프트웨어 개발에 지속적으로 매진해 왔습니다. AI 붐이 일기 전인 2017년부터 AI-Stack을 통해 AI GPU 자원 스케줄링 및 AI 인프라 관리 플랫폼 분야에 선제적으로 진출했습니다. 2019년에는 NVIDIA 신생 기업 연계 프로그램(Inception Program)의 글로벌 파트너 멤버가 되었으며, NVIDIA 인증 솔루션 어드바이저(Solution Advisor – Preferred Level) 자격을…
