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광범위한 AI 워크로드를 처리하는 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 워크로드를 위해
최적화된 인프라
최적화된 인프라
CIC는 유연한 고성능 도구를 통해 AI 애플리케이션의 구축, 학습, 모니터링 전 과정을
더 빠르고 효율적으로 지원합니다.
더 빠르고 효율적으로 지원합니다.
유연한 GPU 스케줄링
- 필요한 만큼의 컴퓨팅 성능 선택 가능
- 전체 노드가 아닌 사용한 GPU 수에 대한 비용만
지불하는 방식 - 성능과 비용을 정밀하게 제어 가능
고성능 병렬 스토리지
- 고성능이 요구되는 AI 워크로드를 위해 설계된
POSIX 호환 병렬 파일 스토리지 활용 - 탁월한 I/O 성능을 제공하는 CIC 스토리지 아키텍처
(GPU 당 최대 처리량 1.2GB/초) - 데이터 액세스로 인한 병목 현상 없이 모델 학습 가능
사용량 기반 리소스 관리
- 사용한 리소스에 대한 비용만 지불하는 방식
- 장기 계약 없이도 누릴 수 있는 합리적인 가격
통합 성능 모니터링
- 사용자 설정이 필요 없는 관리형 Grafana 대시보드를 통한
실시간 모니터링 - 작업 메트릭, 로그, 이벤트 조회 가능
- GPU 사용율, 메모리 사용량, 네트워크 성능에 대한
상세 분석
솔루션
AI를 위해 설계된 확장형 서비스
확장 가능하도록 설계된 CIC의 고성능 인프라에서 차세대 AI를 실현할 수 있습니다.
대규모 모델 학습부터 복잡한 배치 작업 실행까지
더 빠르게 작업하고 더 스마트하게 구축하세요.
대규모 모델 학습부터 복잡한 배치 작업 실행까지
더 빠르게 작업하고 더 스마트하게 구축하세요.
고성능 컴퓨팅
멀티 GPU 구성과 고속 InfiniBand 네트워킹을 활용해 분산 학습 워크로드를 처리하고 병목 현상을 최소화하세요.
최적화된 AI 스토리지
빠르고 확장 가능한 POSIX 호환 파일 시스템을 활용하세요. AI 워크로드에 반드시 필요한 대규모 데이터셋과 모델 체크포인트에 빠르게 액세스할 수 있도록 설계되었습니다.
빠른 실험
사전 구성된 GPU 가속 Jupyter 노트북 환경을 즉시 실행해 번거로운 설정 없이 데이터 탐색과 모델 개발을 시작하세요.
폭넓은 프레임워크 지원
간단한 YAML 사양으로 애플리케이션을 배포해 TensorFlow, PyTorch 등 주요 프레임워크 기반의 학습 작업을 네이티브로 실행할 수 있습니다.
실시간 성능 모니터링
CIC의 관리형 Grafana 대시보드를 통해 학습 작업을 깊이 있게 모니터링하세요. GPU와 CPU 사용률 등의 애플리케이션 메트릭, 로그, 시스템 이벤트를 실시간으로 확인할 수 있으며, 이 모든 것이 별도의 설정 없이 가능합니다.
고객 혜택
인프라에서 혁신까지
CIC로 효율적인 AI 여정을 경험하세요.
CIC로 효율적인 AI 여정을 경험하세요.
CIC는 완전 관리형 인프라와 직관적인 개발 도구로 AI 성공을 향한 여정을 단순화합니다.
운영 부담에서 벗어나 안전하고 확장 가능한 환경에서 모델 개발에 속도를 더하세요.
운영 부담에서 벗어나 안전하고 확장 가능한 환경에서 모델 개발에 속도를 더하세요.
인프라 운영 부담 최소화
- 하드웨어 관리 대신 모델 개발에 집중
- 고성능 스토리지, 고속 네트워킹, 사전 구성된 모니터링 대시보드를 갖춘 관리형 AI 인프라 서비스로 운영 복잡성 해소
AI 개발 주기 가속화
- 아이디어를 학습된 모델로 신속하게 구현
- 빠른 실험을 위해 클릭 몇 번으로 GPU 가속 Jupyter 노트북 실행
- 사전 정의된 템플릿으로 신속한 학습 애플리케이션 배포 가능
AI 운영 단순화
- 제어된 컨테이너 환경에서 AI 워크로드 관리
- 분리된 워크스페이스를 활용하여 다양한 프로젝트와 환경 관리
(예: 개발, 스테이징, 프로덕션) - 내장된 모니터링 기능으로 애플리케이션 성능 파악