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인공지능과 끊임없는 데이터 스트림 시대에 SSD 쓰기 내구성이 중요한 이유는 무엇일까요?

에 의해 오스카 콘트레라스 | 2026년 8월 18일 | 11 min read

AI 학습, 실시간 분석, 데이터베이스, 로깅 및 캐싱은 지속적인 쓰기 작업을 발생시켜 시간이 지남에 따라 SSD 수명을 단축시킬 수 있습니다. 이 글에서는 일일 드라이브 쓰기 횟수(DWPD)가 SSD 수명을 워크로드 요구량에 맞추고 조기 고장을 방지하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

모두 기업

최신 워크로드에서 처리량과 내구성의 균형 유지: SSD 하나로는 모든 것을 해결할 수 없는 이유

에 의해 헤더 데이비스 | 2026년 8월 11일 | 6 min read

스토리지 선택이 잘못되면 성능 저하뿐만 아니라, 일부 워크로드는 과도한 사양으로 인해 문제가 발생하고 다른 워크로드는 내구성 한계에 노출될 수 있습니다. 기업의 스토리지 결정은 대개 "어떤 드라이브가 가장 빠른가?"라는 단 하나의 질문에서 시작하고 끝납니다. 이는...

일체 포함 모두 추천

대규모 모델 미세 조정의 숨겨진 비용: GPU 개수를 늘리는 것이 항상 해답은 아닌 이유

에 의해 릭 앨런 | 2026년 8월 7일 | 11 min read

대규모 AI 모델을 미세 조정하는 과정에서 컴퓨팅 용량이 고갈되기 전에 GPU 메모리 부족 현상이 발생하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 가중치, 옵티마이저 상태, 기울기, 활성화 값이 메모리 사용량을 유발하는 이유, GPU 추가가 비용이 많이 드는 해결책이 될 수 있는 이유, 그리고 그 해결책을 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 설명합니다.

모두 사고 리더십

2026년, 데이터 저장 기술이 인공지능의 새로운 총아로 떠오를 전망입니다.

에 의해 로레타 타로자이테 | 2026년 7월 30일 | 1 min read

(대표 이미지는 마이클 우가 등장하는 포브스 기사에서 발췌) 기업들은 더 빠르고 정확한 AI를 구현하기 위해 더 큰 모델과 더 많은 GPU에 수십억 달러를 투자하고 있습니다. 하지만 아무리 강력한 컴퓨팅 시스템이라도 데이터의 속도만큼만 움직일 수 있으며, AI는 끊임없이 발전하고 있습니다...