NAND 플래시와 Pascari aiDAPTIV™로 지속 가능한 AI 인프라 구축

메모리 최적화 및 인프라 설계가 어떻게 AI 접근성을 확대하고 효율성과 지속가능성을 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

2015년에 도입된유엔의 지속가능발전목표(SDGs)양질의 교육, 저렴한 에너지, 기후 변화 대응, 혁신 및 불평등 감소를 포함하여 세계에서 가장 중요한 과제들을 해결하기 위한 글로벌 프레임워크를 제공합니다. 

인공지능(AI)이 세상을 빠르게 변화시키는 가운데, 이 17가지 원대한 목표는 중요한 질문을 제기합니다. 어떻게 하면 AI가 부유한 국가와 대기업만이 누릴 수 있는 역량이 아니라 모든 국가가 공유할 수 있는 자원이 될 수 있을까요? 지속 가능한 AI 인프라를 구축하는 것이 이 질문에 대한 해답을 찾는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다. 

인공지능 접근을 가로막는 인프라 장벽

최신 AI 인프라는 GPU, 메모리, 전력 및 냉각 장치에 상당한 투자를 필요로 하는 경우가 많습니다. 이러한 요구 사항은 AI 개발을 추진하는 조직에 실질적인 장벽을 만듭니다. 비용, 성능 및 인프라 요구 사항의 균형을 유지하면서 AI 시스템을 배포하십시오.

• • • 대학교 및 연구기관
    • 스타트업 및 소규모 조직
    • 공공 부문 팀
    • 개발도상 지역

결과적으로 AI 역량이 소수의 조직과 국가에 집중되어 AI 인프라의 지속가능성 측면에서 더 폭넓은 발전을 저해할 수 있습니다. 

더욱 스마트한 인프라를 통해 접근성 확대

글로벌 NAND 플래시 솔루션 선도 기업인 피손(Phison)은 수십 년간 스토리지 혁신을 주도해 왔습니다. 생성형 AI 시대에 발맞춰, 피손은 AI 시스템의 가용 메모리 용량을 확장하도록 설계된 솔루션인 파스카리 aiDAPTIV™(Pascari aiDAPTIV™)를 통해 NAND 플래시의 역할을 기존 스토리지의 한계를 넘어 확장하고 있습니다. 

aiDAPTIV는 GPU 메모리(VRAM), 시스템 메모리(DRAM), NAND 플래시를 통합적으로 활용하는 다계층 메모리 접근 방식을 통해 AI 효율성을 향상시킵니다. 제한적이고 비용이 많이 드는 VRAM에만 의존하는 대신, 이 아키텍처는 데이터를 이러한 계층 간에 지능적으로 이동시키고 배치하여 보다 효과적인 AI 메모리 최적화를 가능하게 합니다. 

이 접근 방식은 사용 가능한 AI 메모리 용량을 확장하여 조직이 메모리 용량 증대만을 위해 GPU 인프라를 확장하지 않고도 더 큰 AI 워크로드를 실행할 수 있도록 지원합니다. aiDAPTIV는 가용 리소스를 더 효율적으로 활용함으로써 전반적인 인프라 효율성을 향상시키고, 대규모 AI 배포에 필요한 GPU, 전력 공급 시스템, 냉각 인프라 및 시설 리소스의 수를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그 결과, 에너지 효율적인 AI 시스템을 지원하는 동시에 AI 도입 장벽을 낮추는 보다 균형 있고 효율적인 시스템 설계가 가능해졌습니다. 또한, 더 많은 기관과 조직이 교육, 연구 및 생산성 향상을 위해 AI를 도입할 수 있게 되었습니다. 

이는 직접적으로 뒷받침됩니다지속가능발전목표 4: 양질의 교육인공지능 학습 도구와 연구 역량에 대한 접근성을 확대하는 데 도움을 줌으로써. 

혁신을 지원하고 불평등을 줄입니다.

인공지능(AI)이 경제 성장과 경쟁력의 핵심 동력으로 자리 잡으면서, AI 인프라에 대한 불평등한 접근성은 전 세계적인 디지털 격차를 심화시킬 위험이 있습니다. 

aiDAPTIV는 지역 AI 배포를 더욱 실용화함으로써 전통적인 기술 허브를 넘어 AI 개발 참여를 확대하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 글로벌 차원에서 AI 인프라의 지속가능성을 강화할 수 있습니다. 

이는 두 가지 모두에 기여합니다. 지속가능발전목표 9: 산업, 혁신 및 인프라 그리고 지속가능발전목표 10: 불평등 감소.  

더 많은 조직이 비용 효율적으로 AI를 현지에서 구축하고 배포할 수 있도록 지원함으로써 보다 분산되고 포용적인 혁신 환경을 조성할 수 있습니다. 

효율성 및 에너지 사용 개선

AI 인프라는 에너지 소비 증가와도 관련이 있습니다. 고성능 시스템은 상당한 전력, 냉각 및 지속적인 운영 비용을 필요로 하는 경우가 많으므로, 처음부터 에너지 효율적인 AI 시스템을 설계하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 

최신 AI 가속기와 GPU는 반도체 설계 및 제조 기술의 발전 덕분에 칩 수준에서 전력 효율이 점점 향상되고 있습니다. 그러나 대규모 AI 인프라를 구축하려면 전력 공급, 냉각 시스템, 데이터 센터 확장 등 상당한 규모의 지원 인프라가 필요한 경우가 많습니다. aiDAPTIV는 기업이 기존 인프라 환경 내에서 더 큰 규모의 AI 워크로드를 실행할 수 있도록 지원하여 인프라 확장 요구 사항을 줄이고 대규모 신규 AI 인프라 투자 없이도 AI를 더욱 폭넓게 배포할 수 있도록 합니다.

메모리 효율성을 개선하는 것은 시스템 성능과 에너지 사용량에 직접적인 영향을 미치는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. AI 워크로드가 제한된 메모리에 제약을 받을 때, 기업들은 종종 하드웨어, 특히 GPU를 과도하게 할당하여 이를 보완합니다. 하지만 이러한 접근 방식은 전력 소비, 냉각 요구량, 그리고 총 비용을 증가시킵니다. 

aiDAPTIV는 다계층 아키텍처를 통해 보다 효과적인 AI 메모리 최적화를 가능하게 함으로써 하드웨어 과잉 프로비저닝 필요성을 줄입니다. 이는 기존 리소스 활용도를 향상시키고 보다 효율적인 확장을 지원함으로써 시스템 설계에 상당한 영향을 미칩니다. 

실질적으로 이는 조직이 대규모의 전력 소모가 많은 시스템을 기본적으로 사용하는 대신, 적절한 규모의 인프라에서 더 큰 워크로드를 실행함으로써 AI 에너지 소비를 줄일 수 있음을 의미합니다. 또한, 특히 전력 및 냉각이 제한된 환경에서 전반적인 AI 인프라 효율성을 향상시키는 데 기여합니다. 

이러한 기능은 다음과 일치합니다. 지속가능발전목표 7: 저렴하고 깨끗한 에너지 그리고 지속가능발전목표 13: 기후 행동.  

인공지능(AI) 발전은 책임감 있는 인프라 구축과 병행되어야 합니다. 시스템의 메모리 및 컴퓨팅 자원 활용 방식을 개선하는 것은 성능, 비용, 환경적 영향의 균형을 유지하면서 장기적인 AI 인프라 지속가능성을 확보하는 데 중요한 단계입니다. 

인프라 설계가 지속가능성 목표에 미치는 영향

인공지능 인프라와 유엔 지속가능발전목표(SDGs) 간의 연관성은 단순히 개념적인 것에 그치지 않습니다. 실질적인 운영상의 연관성도 존재합니다. 

인공지능 시스템의 설계, 배포 및 확장 방식은 에너지 사용, 접근성 및 글로벌 혁신 참여와 관련된 결과에 직접적인 영향을 미칩니다. 인프라 관련 결정은 인공지능이 자원이 풍부한 소수의 환경에 집중될지, 아니면 다양한 산업과 지역에 걸쳐 더욱 폭넓게 보급될지를 좌우합니다. 

AI 메모리 활용률과 전반적인 인프라 효율성을 향상시키는 기술은 이러한 변화에 핵심적인 역할을 합니다. 대규모 인프라 확장에 대한 의존도를 줄이고 기존 자원을 보다 효율적으로 활용함으로써 조직은 성능 목표를 AI 지속 가능성 목표와 일치시킬 수 있습니다. 

바로 이 지점에서 인프라 설계가 영향력을 발휘하는 중요한 요소가 됩니다. 시스템이 더욱 효율적이고 확장 가능하며 접근성이 뛰어나도록 구축되면 기술적 성능 향상뿐만 아니라 불평등 감소, 교육 접근성 확대, 보다 책임감 있는 에너지 사용 지원과 같은 광범위한 목표 달성에도 기여할 수 있습니다. 

이러한 방식으로 지속 가능한 AI 인프라를 발전시키는 것은 추상적인 이상이 아니라 전 세계적인 지속 가능성 목표를 달성하기 위한 실질적인 길이 됩니다. 

스토리지 업계의 선두주자에서 지속 가능한 AI 구현 기업으로

Phison은 NAND 플래시 기술 분야의 선두주자일 뿐만 아니라, 해당 기술이 지속 가능한 AI 인프라의 미래에 어떻게 기여할지 재정의하는 데에도 앞장서고 있습니다. 

aiDAPTIV는 단순한 성능 향상 이상의 의미를 지닙니다. 이는 다음과 같은 목표를 달성하기 위한 실용적이고 확장 가능한 경로를 제공합니다. 

• • • 저비용 AI 배포
    • 더욱 효율적인 AI 시스템
    • 인공지능 기술에 대한 전 세계적인 접근성 확대

격차 해소

인공지능의 미래는 모델 기능뿐만 아니라 그 기능을 얼마나 효율적이고 광범위하게 배포할 수 있는지에 따라 결정될 것입니다. 인프라 확장 요구 사항을 줄이면서 인공지능 접근성을 확대하는 인프라가 핵심적인 역할을 할 것입니다. aiDAPTIV는 기존 인프라 환경 내에서 더욱 강력한 인공지능 시스템을 구현함으로써 이러한 변화를 반영하고, 혁신과 지속가능성을 대규모로 지원합니다. 

이것이 바로 피슨이 혁신을 영향력으로, 기술을 지속가능성으로 전환하는 방식입니다. 

어떻게 살펴보는지 알아보세요 aiDAPTIV 보다 효율적이고 접근성이 뛰어난 AI 인프라를 구축할 수 있도록 합니다. 또는, 문의하기 지속 가능한 AI 솔루션을 대규모로 배포하는 방법을 배우기 위해서입니다. 

자주 묻는 질문(FAQ) :