인공지능을 위해서는 어떤 데이터센터 인프라를 업그레이드해야 할까요?

현재 데이터 인프라는 이미 클라우드 컴퓨팅, 5G 네트워크 및 비디오 스트리밍의 유입을 처리할 수 있지만, 이는 인공 지능의 완전한 적용으로 인한 최신 디지털 변혁을 지원하기에는 충분하지 않을 수 있습니다.

대신 AI를 위한 디지털 인프라에는 완전히 별도의 클라우드 컴퓨팅 프레임워크가 필요할 수 있습니다. 이 새로운 프레임워크에서는 특정 데이터 센터 클러스터의 위치와 해당 클러스터의 기능을 기반으로 기존 데이터 센터 네트워크를 재정의해야 합니다.

기술 기업들이 인공지능 트렌드를 따라잡고 있습니다

최근 논의된 ChatGPTAI 인공지능 음성 합성기는 100만 명 이상의 사용자를 보유하고 있으며 Microsoft로부터 100억 달러의 투자를 받았습니다. 또한 Amazon Web Services는 11월 StabilityAI와 파트너십을 맺었고 Google은 Lamda라는 ChatGPT와 유사한 시스템을 만들었습니다. 한편 메타는 최근 AI의 데이터 처리 요구 사항을 충족하도록 서버 팜을 재구성하기 위해 데이터 센터 건설을 중단한다고 발표했습니다.

인공 지능 플랫폼의 데이터 처리 요구 사항은 ChatGPT의 창시자인 OpenAI가 향후 Microsoft의 Azure 클라우드 플랫폼 업그레이드 없이는 플랫폼을 계속 운영할 수 없을 정도로 증가했습니다.

AI에 새로운 데이터 인프라가 필요한 이유

ChatGPT와 같은 AI 플랫폼의 "두뇌"는 두 개의 서로 다른 "반구" 또는 "엽"을 통해 작동합니다. 전자는 사용자 콘텐츠 요청을 이행하는 데 필요한 모든 데이터를 추출하고 후자는 사용자의 질문에 대해 질문을 받자마자 보다 "인간적인" 방식으로 답변하는 생성적 플랫폼을 가능하게 합니다.

Training Ye는 ChatGPT가 생성하는 모든 것을 생성하는 데 필요한 모든 데이터 포인트를 처리하기 위해 많은 "컴퓨팅 성능"을 필요로 합니다. 기본적으로 훈련 리프는 데이터 포인트를 추출하고 모델 내에서 재구성합니다. 이 과정은 반복적이며 AI 개체가 더 잘 이해할 때마다 정보를 흡수하고 학습한 내용을 인간처럼 전달하는 방법을 스스로 학습합니다.

흥미로운 과정이지만 Ye를 훈련하려면 강력한 컴퓨팅 능력뿐만 아니라 최대 기능을 달성하기 위해 최첨단 GPU(그래픽 처리 장치) 반도체도 필요합니다. 또한 AI 플랫폼의 "훈련"에 초점을 맞춘 인프라에는 많은 양의 전력이 필요하므로 데이터 센터는 재생 가능 에너지원 근처에 위치해야 합니다. 새로운 액체 냉각 시스템과 재설계된 백업 전력 및 발전기 시스템도 설치해야 했습니다.

AI 플랫폼 두뇌의 나머지 절반인 추론 리프는 사용자가 질문한 후 몇 초 안에 답변을 담당하는 추론 리프에는 현재 데이터 인프라가 충족할 수 없는 고유한 요구 사항이 있습니다. 좋은 소식은 현재 연결된 데이터 센터 네트워크가 이러한 수요를 수용할 수 있지만 필요한 막대한 처리 능력을 처리하려면 시설을 업그레이드해야 한다는 것입니다. 이러한 시설은 변전소 근처에도 위치해야 합니다.

현재 최대 규모의 클라우드 컴퓨팅 제공업체는 필요한 인공지능 스타트업에 데이터 처리 기능을 제공하고 있습니다. 그들은 AI 스타트업을 잠재적인 장기 고객으로 보기 때문에 이 서비스를 기꺼이 제공합니다.

그리고 대형 클라우드 컴퓨팅 회사들 사이에 대리전이 벌어지고 있습니다. 그들은 셀 수 없이 많은 매개변수를 사용하여 진정한 대규모 AI 플랫폼을 구축할 수 있는 유일한 업체입니다.

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