서울에서 얼리 액세스가 오픈되었습니다.
AI 대규모 처리를 위한 고성능 GPU 인프라
고성능, 확장 가능한 인프라로 AI 개발을 가속화하세요. GPU 리소스, 초고속 스토리지, 통합 모니터링 등 AI 애플리케이션 구축과 모델 학습에 필요한 모든 것을 빠르게 이용할 수 있습니다.
주요 특징
AI 워크로드에 최적화된 인프라
AI 워크로드용
AI 워크로드용
CIC는 AI 애플리케이션을 더 빠르고 효율적으로 구축, 모델 학습, 모니터링할 수 있도록
유연하면서 고성능인 도구를 제공합니다.
유연하면서 고성능인 도구를 제공합니다.
유연한 GPU 스케줄링
- 필요한 만큼의 성능을 직접 선택
- 사용한 GPU 수만큼만 비용을 지불
전체 노드가 아닌, 필요한 만큼만 사용 - 성능과 비용을 세밀하게 제어 가능
고성능 병렬 스토리지
- POSIX 호환 병렬 파일 스토리지 활용
고성능 AI 워크로드에 최적화 - CIC 스토리지 아키텍처는 탁월한 I/O 성능
(GPU당 최대 1.2GB/s)을 제공합니다. - 데이터 액세스로 인한 병목 현상 없이 모델 학습이 가능합니다.
사용량 기반 리소스 관리
- 실제 사용한 리소스에 대해서만 요금이 부과됩니다.
- 장기 계약 없이도 경쟁력 있는 가격을 누리세요.
통합 성능 모니터링
- CIC는 관리형 Grafana 대시보드를 통한 실시간 모니터링 제공
설정 없이 바로 사용 가능한 대시보드 - 작업 메트릭, 로그, 이벤트 확인 가능
- GPU 활용률, 메모리 사용량 등 상세 분석 지원
네트워크 성능 포함 전체 모니터링
솔루션
AI를 위해 설계된, 확장 가능한 플랫폼
CIC는 고성능 인프라로 차세대 AI를 지원합니다.
대규모 모델 학습부터 복잡한 배치 작업까지,
우리 플랫폼은 팀이 더 빠르고 스마트하게 일할 수 있도록 돕습니다.
대규모 모델 학습부터 복잡한 배치 작업까지,
우리 플랫폼은 팀이 더 빠르고 스마트하게 일할 수 있도록 돕습니다.
고성능 컴퓨팅
멀티 GPU 구성과 고속 InfiniBand 네트워킹을 활용해 분산 학습 워크로드를 처리하고 병목 현상을 최소화하세요.
최적화된 AI 스토리지
대용량 데이터셋과 모델 체크포인트에 빠르게 접근할 수 있도록 설계된, 빠르고 확장 가능한 POSIX 호환 파일 시스템을 활용하세요.
빠른 실험
복잡한 설정 없이, 사전 구성된 GPU 가속 Jupyter 노트북 환경을 즉시 실행해 데이터 탐색과 모델 개발을 빠르게 시작할 수 있습니다.
폭넓은 프레임워크 지원
간단한 YAML 명세로 애플리케이션을 배포해 TensorFlow, PyTorch 등 주요 프레임워크 기반의 학습 작업을 네이티브로 실행할 수 있습니다.
실시간 성능 모니터링
CIC의 관리형 Grafana 대시보드로 학습 작업의 메트릭, 로그, 시스템 이벤트를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
고객 혜택
CIC와 함께 AI 여정을 간소화하세요:
인프라부터 혁신까지
인프라부터 혁신까지
CIC는 완전 관리형 인프라와 직관적인 개발 도구로 AI 성공의 길을 단순화합니다.
팀의 운영 부담을 줄이고, 안전하고 확장 가능한 환경에서 모델 개발을 가속화하세요.
팀의 운영 부담을 줄이고, 안전하고 확장 가능한 환경에서 모델 개발을 가속화하세요.
인프라 오버헤드 감소
- 하드웨어 관리가 아닌 모델 개발에 집중하세요.
- CIC는 고성능 스토리지, 고속 네트워킹, 사전 구성된 모니터링 대시보드로 운영 복잡성을 추상화합니다.
AI 개발 사이클 가속
- 아이디어에서 학습된 모델까지 더 빠르게 이동하세요.
- GPU 가속 Jupyter 노트북을 몇 번의 클릭만으로 실행하여 빠르게 실험할 수 있습니다.
- 사전 정의된 템플릿으로 학습 애플리케이션을 신속하게 배포하세요.
AI 운영 단순화
- 컨테이너화된 제어 환경에서 AI 워크로드를 관리하세요.
- 격리된 워크스페이스로 다양한 프로젝트와 환경(예: 개발, 스테이징, 운영)을 관리할 수 있습니다.
(예: 개발, 스테이징, 운영) - 내장된 모니터링으로 애플리케이션 성능을 쉽게 파악할 수 있습니다.