알룩시오, 더 빠른 ML 파이프라인을 위한 AI 최적화 데이터 플랫폼 출시

AI 및 ML 워크로드의 잠재력을 최대한 끌어내는 단순화된 데이터 인프라를 통해 AI 이니셔티브의 가치 창출 시간을 단축합니다.

대표적인 데이터 플랫폼 기업인 알룩시오는 최근 엔터프라이즈 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 워크로드를 가속화하기 위해 개발된 새로운 솔루션인 알룩시오 엔터프라이즈 AI를 발표했습니다.

 

 

알룩시오, 더 빠른 ML 파이프라인을 위한 AI 최적화 데이터 플랫폼 출시

 

 

AI에 최적화된 인프라에 대한 니즈 증가

많은 조직이 디지털 전환을 주도하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI에 투자하고 있지만 기존 데이터 인프라는 다음과 같은 과제로 인해 AI 채택을 종종 방해합니다:

느린 데이터 액세스 및 GPU 활용률 저하

사일로화된 사내 및 클라우드 환경 전반에 걸쳐 데이터 조각화

복잡한 데이터 파이프라인으로 모델 개발 속도 저하

AI 워크로드 요구를 충족하기 위한 인프라 비용 상승

 

알룩시오의 제품 관리 책임자인 Adit Madan은 "저성능, 데이터 접근성, GPU 부족, 복잡한 데이터 엔지니어링 및 활용도가 낮은 리소스와 관련된 문제는 기업이 AI 이니셔티브에서 가치를 추출하는 능력을 종종 방해합니다."라고 말했습니다.

Alluxio Enterprise AI는 AI에 최적화된 데이터 플랫폼을 제공하여 머신러닝 워크로드에 맞춰진 혁신으로 이러한 과제를 극복할 수 있도록 지원합니다.

 

 

AI 워크로드 가속화를 위한 주요 기능

Alluxio Enterprise AI는 AI 워크로드를 가속화하기 위한 주요 혁신을 제공합니다:

지능형 캐싱(Intelligent Cashing): Alluxio의 분산 메모리 캐싱은 GPU에 데이터를 높은 처리량과 낮은 지연 시간으로 공급하여 활용률을 극대화합니다. 메모리와 디스크 간의 계층화된 스토리지는 최적화된 데이터 액세스를 제공합니다.

유니파이드 데이터 액세스: Alluxio는 온프레미스, 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경에서 워크로드를 관리할 수 있는 단일 인터페이스를 제공하며, 사일로를 제거하여 액세스를 단순화합니다.

확장 가능한 아키텍처: 탈중앙화된 설계는 상품 클라우드 스토리지에서 1,000억 개 이상의 객체를 관리할 수 있는 무한한 확장성을 제공합니다. 이는 증가하는 수요에 맞춰 확장됩니다.

파이프라인 가속화: Alluxio는 데이터 로딩 시간을 단축하여 교육을 가속화하고, 동시성을 극대화하여 구축 속도를 높입니다.

 

 

정량화 가능한 성능 향상

AI 워크로드에 Alluxio를 사용하는 조직에서는 속도와 가속성이 크게 향상되고 있습니다:

 알리바바는 딥 러닝 교육의 80%를 알룩시오에서 운영하고 있으며, 수십억 개의 객체를 보유한 대규모로 운영하고 있습니다. 이는 알리바바의 최신 혁신을 위한 고성능 기반을 제공합니다.

한 AI 세대 고객은 교육 작업을 확장할 때 정확도를 3배 향상시켰습니다. Alluxio는 스토리지 병목 현상을 없앴습니다.

 

 

End-to-End ML 파이프라인 간소화

Alluxio는 전체 머신 러닝 파이프라인에 걸쳐 통합됩니다:

어디서나 안정적이고 고속으로 데이터셋에 액세스할 수 있도록 지원하여 데이터 엔지니어링 간소화

교육 중에 메모리에 데이터를 캐슁하여 GPU 활용률과 처리량을 극대화

짧은 대기 시간과 동시에 규모에 맞게 모델을 제공하여 구축 가속화

이를 통해 서로 다른 스토리지 시스템, AI 프레임워크 및 온프레미스/클라우드 환경을 연결할 수 있는 통합 데이터 오케스트레이션 계층을 제공합니다.

 

 

최적화된 인프라스트럭처로 데이터 팀의 역량 강화

Alluxio Enterprise AI는 다양한 데이터 팀의 역할을 지원합니다:

데이터 엔지니어는 간소화된 파이프라인과 데이터 접근성을 확보합니다

ML 연구원들이 최대 GPU 성능을 활용하여 실험 가속화

IT 설계자는 AI 성장을 지원하는 확장 가능한 플랫폼을 보유하고 있습니다

 

 

AI 인프라 동향에 대한 전문가 지도

Alluxio의 제품 관리 책임자 Adit Madan(Adit Madan)에 따르면, "인프라 측면에서 하드웨어와 소프트웨어 측면의 혁신을 활용하는 중요한 접점이 바로 혁신이 일어나는 곳이며, 이를 통해 가속 컴퓨팅에서 GPU를 가장 효율적으로 활용할 수 있습니다."

 

 

인공지능 여행을 시작하기 위한 권장 사항

AI로 시작하는 기업의 경우 단일 활용 사례에 초점을 맞춘 시범 프로젝트부터 시작할 것을 알룩시오는 권장하며, 성공적인 기반이 구축되면 거버넌스, 보안, 관리 모범 사례를 바탕으로 스케일 아웃을 실시합니다.

초기에 사용성과 안정성을 우선적으로 고려하고, 데이터 팀의 인프라 복잡성을 단순화하는 Alluxio와 같은 기술을 찾아 보십시오.

 

 

인공지능 인프라의 미래

AI 워크로드가 빠르게 진화함에 따라 알룩시오는 새롭게 등장하는 하드웨어, 프레임워크 및 사용 사례에 대한 최적화로 선두를 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

예를 들어 Allibaba와 같은 조직에서 Alluxio는 대형 언어 모델과 같은 분야에서 혁신을 추진하고 있습니다. AI 모델이 대형화되고 복잡해짐에 따라 최적화된 데이터 인프라스트럭처가 더욱 중요해지고 있습니다.

 

 

엔터프라이즈 AI 채택 가속화

요약하면, Alluxio Enterprise AI는 AI 인프라의 주요 과제를 극복하여 기업이 AI 워크로드를 단순화, 가속화 및 확장하여 가치 창출 시간을 단축할 수 있도록 지원합니다.

AI에 최적화된 데이터 플랫폼을 통해 조직은 인프라를 현대화하여 AI 투자의 ROI를 극대화하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

알룩시오의 혁신은 차세대 데이터 기반 애플리케이션에 전력을 공급하고 AI의 진정한 전략적 가치를 실현하는 데 도움이 됩니다.