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분산 학습에는 왜 초고속 네트워크가 필요할까요? Google DeepMind의 DiLoCo, Streaming DiLoCo, Decoupled DiLoCo가 통신 빈도와 대역폭 요구량을 줄이는 원리와 멀티클러스터·네오클라우드 GPU 운영에 갖는 의미를 정리합니다.

같은 모델과 GPU를 사용해도 추론 엔진에 따라 처리량과 지연 시간이 달라질 수 있습니다. vLLM의 PagedAttention, SGLang의 RadixAttention, TensorRT-LLM의 최적화 방식과 워크로드별 선택 기준, NVIDIA Dynamo의 역할을 정리합니다.

Disaggregated Inference는 LLM 추론의 Prefill과 Decode 단계를 서로 다른 GPU에 나눠 실행하는 아키텍처입니다. 왜 두 단계를 분리하는지, 어떤 성능 이점이 있는지, 어디서 쓰이는지 정리하고, GPU 자원 배치와 운영 관점에서 도입 조건까지 다룹니다.

AI 팩토리의 표준 규격, 도커 완벽 가이드! chroot에서 runC까지의 진화 과정과 도커 엔진의 내부 작동 원리를 파헤칩니다. 단순한 패키징을 넘어 리눅스 커널 기술이 AI 인프라를 어떻게 규격화하는지 분석하고, 루빈 시대를 대비한 GPU 리소스 최적화 전략을 확인하세요.

AI 개발에 GPU만 있으면 충분할까요? AI 개발에 필수적인 두가지, 성능을 극대화하는 고속 스토리지와 네트워크 패브릭의 역할을 초심자 눈높이에서 설명합니다. 온프레미스와 클라우드 인프라 선택 가이드도 함께 확인하세요.

비싼 AI 인프라 투자, 실패 없이 시작하려면? 한 번 구축하면 되돌리기 어려운 AI 인프라를 데이터 기반으로 설계하는 법! 레퍼런스 아키텍처의 정의와 중요성, 그리고 TEN RA:X를 통한 최적의 가이드를 확인하세요.

머신러닝 모델의 성공적인 배포와 운영을 위한 MLOps! 개념부터 4단계 라이프사이클, 비즈니스 효과까지 전문가가 완벽하게 정리해 드립니다. AI 서비스를 지속 가능한 비즈니스로 만드는 운영 표준을 지금 확인해 보세요.

흩어진 AI 인프라, 한 곳에서 통합 운영하는 방법을 소개합니다. 온프레미스, 클라우드가 섞이고, 클러스터는 전 세계로 퍼져나가고,프로젝트마다 리소스 사용 기준이 다를 때,우리는 운영 통제권을 점점 잃고 있습니다.

“GPU 도입만 하면 AI 인프라 구축이 끝날 줄 알았어요.” 하지만 생각보다 성능은 안 나왔고, GPU는 놀고 있었습니다. 이 이야기는 많은 AI 도입 기업들이 공통적으로 겪는 어려움입니다.

GPU 자원, 아직도 고정 할당하고 계신가요? “GPU는 많은데 작업 대기열은 왜 줄지 않죠?”“AI 모델은 커지는데 GPU는 여전히 제자리예요.” GPU 자원을 고정 사용하고 있다면, 지금이 바로 AI 인프라 오케스트레이션을 고려할 시점입니다.

고성능 GPU를 확보했다고 해서 AI 인프라가 효율적으로 운영되는 것은 아닙니다. 많은 기업들이 GPU 자원 활용률 저하로 고민하고 있으며, 이는 곧 운영 비용 증가로 이어집니다. 이 글에서는 GPU 자원을 최적화해 효율을 높이는 방법을 소개합니다.

여러분은 ‘AI’ 하면 무엇이 떠오르시나요? 여전히 ChatGPT인가요? 오늘은 TEN의 전문 분야, AI 인프라를 주제로 GPU 외에도 주목해야 할 AI 인프라 구성 요소에 대해 초심자 레벨로 알려드리고자 합니다.