대학이 차세대 AI 혁신을 주도하는 방식

고등교육 기관들은 대규모 AI 실험장으로 거듭나고 있습니다. 이들의 가장 큰 혁신은 방대한 양의 데이터를 효율적으로 이동하고 관리하는 데 달려 있습니다.

일체 포함 과거에는 거대 기술 기업들의 영역이었습니다. 하지만 컴퓨터 과학자, 생물학자, 기후학자, 사회 연구자들이 함께 협력하여 AI를 세계의 가장 큰 과제에 적용하는 대학 캠퍼스에서 새로운 혁신의 물결이 일어나고 있습니다.

오늘날의 학술 데이터 센터는 전통적인 IT 부서라기보다는 AI 스타트업 인큐베이터처럼 운영됩니다. 이들은 DNA를 더 빠르게 해독하고, 지구 기상 시스템을 더 정확하게 시뮬레이션하며, 심지어 경제와 인간 행동의 숨겨진 사회적 패턴을 밝혀내는 모델을 구축하고 훈련시키고 있습니다.

상업 기업과 달리 대학은 독점적 우위가 아닌 개방적인 협업을 추구합니다. 하지만 이러한 개방성에는 빠듯한 예산, 끊임없이 변화하는 규정 준수 의무, 그리고 수백 개 연구팀의 매우 다양한 업무량을 지원해야 하는 필요성 등 제약이 따릅니다. 이제 많은 대학은 사실상 AI 중심의 슈퍼컴퓨팅 연구실처럼, 제한된 자원으로 가능한 모든 것을 최첨단에서 실험하고 있습니다.

문제는 대학들이 그 어느 때보다 많은 AI 혁신을 창출하고 있지만, 그들의 스토리지 및 데이터 아키텍처는 항상 컴퓨팅 야망과 같은 속도로 발전하지 못했다는 것입니다.

극한의 데이터 처리량을 요구하는 3가지 연구 도메인

오늘날 학술 기관 내에서 발생하는 데이터 급증은 측정 가능하고, 방대하며, 모든 학문 분야에 걸쳐 가속화되고 있습니다. 유전체 시퀀싱, 기후 모델링, 사회 데이터 분석 등 모든 분야는 발견을 지속할 수 있을 만큼 빠르게 데이터를 이동시켜야 하는 동일한 과제에 직면해 있습니다.

유전체학 - 생명 과학의 데이터 홍수

인간 유전체 하나에는 약 30억 개의 염기쌍이 있습니다. 적은 양의 샘플만 시퀀싱해도 페타바이트 규모의 원시 데이터가 생성될 수 있으며, 이 데이터는 AI 기반 분석을 위해 반복적으로 기록, 저장 및 접근되어야 합니다.

주요 대학의 연구팀들은 이제 유전체학과 머신러닝을 결합하여 질병 위험을 예측하고, 단백질 접힘을 모델링하며, 정밀 의학을 맞춤화하고 있습니다. 이러한 작업 부하로 인해 수백만 건의 작은 읽기 및 쓰기 요청이 발생하여 스토리지에 막대한 부담을 주기 때문에, 아무리 빠른 GPU라도 데이터 파이프라인이 효율적으로 데이터를 공급하지 못하면 유휴 상태가 됩니다.

데이터 이동에서 손실되는 밀리초는 런타임 증가, 컴퓨팅 비용 증가, 그리고 과학적 진전 지연으로 이어집니다. 궁극적인 목표는 연구자들이 몇 주 또는 몇 달 더 빨리 의학적 통찰력을 발견할 수 있도록 더 빠른 처리량을 제공하는 것입니다.

기후 모델링 – 지구 전체 시뮬레이션

학술 기후 모델은 종종 수천 개의 컴퓨팅 코어를 갖춘 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터에서 실행되며, 각 코어는 위성 이미지, 대기 데이터 및 해양 관측치를 실시간으로 처리합니다. 단 한 번의 실행으로 매시간 테라바이트 규모의 시계열 데이터가 생성될 수 있으며, 정확성을 검증하기 위해 모든 데이터를 작성, 검색 및 시각화해야 합니다.

I/O 처리량이 지연되면 연구자들은 해상도를 낮추거나, 변수를 생략하거나, 시뮬레이션 기간을 단축하기 위해 모델을 단순화해야 합니다. 이는 과학적 정밀도를 저하시킵니다. 고속 저장 장치를 사용하면 대학에서 더 심층적이고 복잡한 시뮬레이션을 실행하여 장기 예측 및 기후 적응 전략을 개선할 수 있습니다.

사회과학 메가 데이터 세트 - 빅데이터의 인간적 측면

사회과학에서 "빅데이터"는 새로운 차원으로 발전했습니다. 경제학자와 사회학자들은 이제 수십 년간의 인구 통계, 이동성, 행동 데이터를 기반으로 AI 모델을 훈련하여 불평등, 건강 결과, 정책 효과 등을 연구하고 있습니다. 이러한 데이터 세트는 구조화되지 않고 단편적이며 민감할 수 있습니다.

여기서도 성능이 중요합니다. 분석가가 빠르게 반복 작업을 수행할 수 있으면 더 많은 가설을 검증하고 거의 실시간으로 사회적 동향을 시각화할 수 있습니다. 하지만 대학은 속도와 개인정보 보호 및 주권 사이에서 균형을 맞춰야 하며, 특히 엄격한 규정 준수 규칙이 적용되는 개인 식별 데이터나 국경 간 데이터 세트를 처리할 때 더욱 그렇습니다.

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인프라 격차: GPU만으로는 충분하지 않습니다.

최근 몇 년 동안 많은 대학들이 확장을 위해 경쟁해 왔습니다. GPU 클러스터 AI 가속화를 달성하고자 합니다. 하지만 GPU 붐 뒤에는 숨겨진 문제가 있습니다. 바로 가속기들이 충분히 빠르게 접근할 수 없는 것의 속도를 높일 수 없다는 것입니다.

AI 워크로드는 데이터 소모가 매우 큰 것으로 악명 높습니다. 수백만 개의 작은 파일을 읽고 쓰고, 메모리 전체에서 매개변수를 셔플링하고, SSD, DRAM, GPU 메모리 간에 데이터를 끊임없이 이동합니다. 스토리지 계층이 따라가지 못하면 가장 강력한 GPU조차도 대기 상태에 빠지게 됩니다. 이는 성능과 에너지 효율에 대한 보이지 않는 세금과 같습니다.

이것이 많은 학술 클러스터가 뛰어난 하드웨어에도 불구하고 저조한 성과를 보이는 이유입니다. 병목 현상은 예상치 못한 곳에서 발생합니다.

• • • 다중 노드 I/O 성능을 제한하는 레거시 NAS 및 느린 개체 스토리지.
    • 연구팀이 사용 가능한 하드웨어를 사용하는 분산된 저장 계층으로 인해 일관성이 부족합니다.
    • 최신 스토리지 아키텍처보다 컴퓨팅 노드를 우선시하는 제한된 예산.

결과적으로 데이터 이동과 데이터 처리 간에 불일치가 발생합니다. 대학들은 단순히 GPU를 추가하는 것만으로 이 문제를 해결할 수 없습니다. AI 파이프라인 전체에서 데이터가 이동하는 방식을 더 스마트하게 제어할 수 있는 방법이 필요합니다.

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Phison으로 스토리지를 최적화하고 지출을 최소화하세요

더 똑똑한 방법 중 하나는 다음과 같습니다. 피슨의 첨단 기술 aiDAPTIV+ 솔루션은 대학과 같이 데이터 집약적인 환경에서 처리량이 높은 AI 워크로드를 위해 특별히 구축되었습니다.

Phison의 SSD 컨트롤러 기술은 컴퓨팅과 스토리지의 관계를 새롭게 정의합니다. SSD를 수동적인 저장소로 취급하는 대신, 데이터 이동 및 전처리가 스토리지 계층에서 직접 이루어지도록 합니다. aiDAPTIV+는 특정 AI 및 I/O 작업을 데이터가 있는 곳 가까이로 오프로드함으로써 지연 시간과 GPU 유휴 시간을 획기적으로 줄입니다.

이는 다음을 통해 작동합니다.

• • • GPU 오프로드 – aiDAPTIV+는 프리페칭, 압축 또는 인덱싱과 같은 데이터 파이프라인의 일부를 GPU에서 SSD 계층으로 지능적으로 전환합니다.
    • 동적 데이터 경로 지정 – 실시간으로 I/O 흐름을 최적화하여 작업 강도에 따라 각 데이터 세트가 가능한 가장 빠른 경로를 통해 이동하도록 보장합니다.
    • 지역성 및 제어 – 민감한 연구 데이터는 구내 또는 대학의 프라이빗 클라우드에 보관되므로 규정 준수와 데이터 주권을 유지하는 동시에 하이퍼스케일러에 가까운 성능을 달성합니다.

Phison aiDAPTIV+는 조직이 학습하고 추론할 수 있도록 하는 턴키 솔루션입니다. 대규모 언어 모델(LLM) 저렴한 가격으로 현장에서 제공합니다. 더 나은 의사 결정과 혁신을 위해 조직의 자체 데이터를 통합하여 기초 LLM을 향상시킵니다. 기관은 온프레미스 환경에서 모든 크기의 모델을 학습하고 추론할 수 있으며, 노드를 확장하거나 축소하여 학습 규모를 늘리고, 학습 시간을 단축하며, 추론 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Phison의 SSD 컨트롤러 기술과 aiDAPTIV+를 사용하면 고등 교육 기관은 컴퓨팅에 과도한 비용을 들이지 않고도 더 빠른 모델 학습 및 분석을 달성할 수 있습니다.

보기: Phison aiDAPTIV+ 솔루션

aiDAPTIV+는 학술 연구에 실질적인 이점을 제공합니다.

의 영향 aiDAPTIV+ 대학의 데이터 집약적 연구 처리 방식을 혁신하기 시작했습니다. 스토리지와 GPU 성능 간의 격차를 줄임으로써 대학은 인사이트 도출 시간을 단축하고 연구 예산을 더욱 효율적으로 활용할 수 있습니다. 유전체 시퀀싱 연구실부터 지구 모델링 팀까지, aiDAPTIV+는 더욱 스마트한 데이터 이동을 측정 가능한 결과로 전환합니다.

• • • 소규모 파일 작업 부하에 대한 데이터 스테이징 시간을 줄이고 IOPS를 극대화하여 게놈 워크플로를 가속화합니다.
    • 다중 노드 HPC 환경에서 확장 가능한 지속적인 처리량을 갖춘 고해상도 기후 시뮬레이션입니다.
    • 비정형 데이터세트 처리를 최적화하고 AI 파이프라인 전반에서 데이터 일관성을 보장함으로써 소셜 데이터 처리를 더욱 빠르게 수행합니다.
    • 지속적인 GPU 확장보다는 더욱 스마트한 스토리지 오케스트레이션을 통해 성능 향상이 이루어지므로 연구 컴퓨팅의 총 비용이 낮아집니다.

aiDAPTIV+는 스토리지를 성능 엔진으로 전환하여 대학이 이미 보유한 리소스로 더 많은 과학 연구를 수행할 수 있도록 지원합니다.

미래를 내다보며: 연구에서 실제 세계에 미치는 영향까지

대학들 인터넷과 CRISPR부터 현대 AI의 기반에 이르기까지, 변혁적인 혁신의 발상지는 항상 존재해 왔습니다. 하지만 이제 변화하고 있는 것은 규모입니다. 데이터 세트는 더욱 커지고, 모델은 더욱 복잡해졌으며, 인프라에 대한 요구는 그 어느 때보다 가혹해지고 있습니다.

AI가 모든 학문 분야의 표준 도구로 자리 잡으면서, 대학은 AI를 책임감 있고 지속 가능하게 사용하는 방식을 형성하는 데 점점 더 중심적인 역할을 하게 될 것입니다. 이를 위해서는 성능, 효율성, 그리고 데이터 제어를 동등하게 결합하는 플랫폼이 필요합니다.

aiDAPTIV+는 연구 목표와 인프라 현실 간의 격차를 해소하는 데 도움을 줍니다. 대학이 AI 워크로드를 더 빠르고, 친환경적이며, 안전하게 실행할 수 있도록 지원하여 연구자들이 데이터 대기 시간을 줄이고 새로운 발견을 위한 연구에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원합니다.

유전체학, 기후 회복력, 그리고 사회 혁신 분야의 차세대 혁신은 누가 가장 큰 GPU 클러스터를 보유하느냐가 아니라, 누가 가장 지능적으로 데이터를 이동하고 관리할 수 있느냐에 따라 결정될 것입니다. Phison은 이러한 미래를 주도하고, 데이터를 세상을 바꾸는 혁신으로 전환하는 발견에 박차를 가하는 것을 자랑스럽게 생각합니다.

자주 묻는 질문(FAQ) :