차세대 SSD로 RAG 워크플로우 가속화

고성능 스토리지가 실시간 AI 인사이트를 가장 효과적으로 얻는 데 왜 중요한지, 그리고 Phison이 어떻게 이를 손쉽게 구현하는지 알아보세요.

AI는 조직이 데이터와 상호작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 다음 단계의 큰 도약은 단순히 모델 개발에만 있는 것이 아닙니다. 바로 이러한 모델이 필요에 따라 정보에 접근하고, 검색하고, 종합하는 방식에 있습니다. 이 부분에서 검색 증강 생성(RAG)이 중요한 역할을 합니다.

RAG는 기존의 생성형 AI에 외부 데이터 소스에서 관련 컨텍스트를 실시간으로 검색하는 기능을 결합합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식을 통해 더욱 정확하고 최신이며 컨텍스트를 인식하는 응답을 제공할 수 있으므로 기업 검색, 대화형 AI, 고객 지원 및 과학 연구와 같은 애플리케이션에 이상적입니다. 그러나 RAG가 대규모로 실질적인 가치를 제공하려면 단순히 스마트한 모델만으로는 부족합니다. 대규모의 비정형 데이터 세트에 빠르고 원활하게 액세스할 수 있도록 탁월한 스토리지 성능이 필수적입니다.

RAG가 그토록 까다로운 이유는 무엇일까요?

기존의 생성 모델은 사전 학습된 매개변수에만 의존하는 반면, RAG는 추론 과정에 외부 지식을 도입합니다. 사용자 쿼리가 들어오면 시스템은 먼저 지식 기반에서 관련 문서를 검색한 다음, 쿼리와 검색된 데이터를 모두 추론 과정에 입력합니다. 대규모 언어 모델(LLM) 응답을 생성하기 위해.

이 2단계 프로세스는 모델이 내부 위키 및 지원 로그부터 학술 저널 및 거래 기록에 이르기까지 방대하고 종종 이질적인 데이터 세트와 상호 작용해야 함을 의미합니다. 이러한 데이터 세트는 다음을 지원하는 방식으로 저장되어야 합니다.

• • • 관련 콘텐츠의 저지연 검색
    • 추론 파이프라인을 위한 고처리량 처리
    • 지속적으로 변화하는 데이터 소스에 대한 신속한 업데이트 및 색인화
    • 증가하는 AI 지식 기반을 수용할 수 있는 확장성

기존 스토리지로는 더 이상 수요를 따라잡을 수 없습니다. 하드 드라이브는 병목 현상을 일으키고, 기존 SSD는 읽기 속도는 괜찮을 수 있지만 GPU 기반 AI 클러스터 규모로 확장할 때는 내구성이나 처리량이 부족할 수 있습니다. RAG 워크로드에는 더 빠르고, 더 스마트하며, 더 안정적인 솔루션이 필요합니다.

읽어보세요: 초고밀도 SSD가 데이터 저장 방식을 어떻게 혁신할 수 있을까

AI 및 RAG 워크플로우 가속화에 있어 SSD의 역할

스토리지는 현대 AI의 보이지 않는 핵심 동력입니다. 특히 RAG(Resource Aggregation Group)의 경우, 뛰어난 스토리지 성능은 필수적입니다.

고성능 NVMe SSD는 RAG 파이프라인에 필수적인 초저지연 및 높은 초당 입출력 작업 수(IOPS)를 제공합니다. 이를 통해 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

• • • FAISS 또는 Vespa와 같은 유사성 검색 라이브러리를 사용하여 대규모 임베딩에서 빠른 벡터 검색을 수행합니다.
    • AI 워크플로우의 신속한 전처리 및 후처리 단계
    • 원활한 병렬 처리를 통해 여러 GPU가 I/O 경합 없이 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다.
    • 고객 대면 또는 실시간 AI 애플리케이션에 필수적인 최소한의 추론 지연 시간

차세대 SSD는 PCIe Gen5 인터페이스를 활용하여 레인당 최대 60GB/s의 대역폭을 제공함으로써 이러한 성능을 더욱 향상시켰습니다. 이는 고성능 AI 시스템을 충분히 구동하고 GPU에 최대 속도로 데이터를 공급하기에 충분한 속도입니다.

RAG에서 데이터 중심 아키텍처가 중요한 이유

AI 처리 방식은 컴퓨팅 중심에서 데이터 중심으로 전환되었습니다. RAG 파이프라인에서 성능은 모델 자체보다는 데이터 흐름의 속도와 지능에 의해 제한되는 경우가 많습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• • • 데이터 수집 – 새로운 데이터를 얼마나 빠르게 색인화하고 검색 가능하게 만들 수 있는지
    • 접근성 – 추론 과정에서 관련 컨텍스트를 얼마나 빠르게 가져올 수 있는지
    • 라이프사이클 관리 – 데이터 세트가 핫 스토리지, 웜 스토리지, 콜드 스토리지 계층 간에 얼마나 효율적으로 이동하는가

이러한 상황에서 차세대 SSD, 특히 AI 활용 사례에 맞춰 설계된 SSD는 필수 불가결한 요소가 됩니다. 차세대 SSD는 뛰어난 속도뿐만 아니라 향상된 내구성, 지능형 캐싱, 그리고 다양한 작업 부하를 안정적으로 처리하는 능력까지 제공합니다.

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Phison은 AI를 빠르고 확장성 있게 구축하는 데 어떻게 도움을 줄까요?

더욱 스마트하고 빠르며 신뢰할 수 있는 AI를 구현하기 위한 경쟁에서 중요한 것은 모델 가중치와 학습 데이터만이 아닙니다. 핵심은 인프라가 적절한 정보를 적시에 모델에 제공하는 능력입니다. RAG는 상황 인식 AI로의 전환을 주도하고 있지만, 이를 대규모로 실현하려면 AI의 속도에 맞춰 빠르게 움직이는 스토리지 계층이 필요합니다.

피슨의 차세대 SSD 포트폴리오는 진화하는 AI 및 RAG 워크플로우의 요구 사항에 맞춰 특별히 설계되었습니다. 낮은 지연 시간, 뛰어난 내구성, 그리고 AI에 최적화된 처리량을 제공하도록 설계된 이 SSD는 온프레미스, 하이브리드 클라우드 또는 엣지 환경 등 어떤 환경에서든 기업이 AI 인프라에서 최대 성능을 끌어낼 수 있도록 지원합니다.

Phison은 AI 스토리지 아키텍처에 대한 엔드투엔드 지원을 제공하여 기업이 다음과 같은 이점을 누릴 수 있도록 돕습니다.

• • • LLM 및 RAG 파이프라인에 최적화된 고성능 스토리지 스택을 설계하세요.
    • 속도와 비용의 균형을 맞추기 위해 지능형 계층화를 구현하세요.
    • 지연 시간과 네트워크 의존성을 줄이기 위해 데이터 지역성 전략을 활성화하세요.
    • PCIe Gen5 지원 장치와 고급 펌웨어 튜닝을 통해 미래에도 문제없이 사용할 수 있는 인프라를 구축하세요.

Phison의 AI 최적화 영구 스토리지를 활용하는 조직 Pascari 엔터프라이즈 SSD 그리고 aiDAPTIV+ 캐시 메모리 SSD 더 빠른 인사이트 도출, 원활한 모델 배포, 변화하는 데이터 요구사항에 대한 더욱 민첩한 대응을 제공합니다. 오늘날의 비즈니스 환경에 필요한 속도, 복원력 및 인텔리전스를 갖추고 있습니다.

Phison은 최첨단 AI 아키텍처를 활용하여 혁신의 속도를 따라잡는 것을 넘어 혁신을 선도하고 있습니다.

자주 묻는 질문(FAQ) :