AI7 [에스넷 AI Platform&Service] AI 경쟁의 승부처는 운영이다?! MLOps 플랫폼① OpenShift AI 2026년 AI 경쟁의 본질은 ‘더 뛰어난 모델을 만드는 능력’에서 ‘AI를 안정적으로 운영하는 능력’으로 이동하고 있습니다. 기업이 실제 업무에 AI를 도입하려 할 때 가장 먼저 마주하는 문제는 모델 성능이 아니라 데이터 관리, 인프라 운영, 서비스 통합, 거버넌스와 같은 현실적인 과제이기 때문입니다.[1] 모델을 한 번 만드는 것보다 더 어려운 일은 그 모델을 지속적으로 운영하고, 업데이트하고, 다양한 시스템과 연결해 실제 업무에서 작동하도록 만드는 일입니다. 실험 단계에서는 잘 동작하던 모델도 실제 서비스 환경에서는 데이터 품질 문제나 인프라 확장성, 보안 정책, 규제 대응 등 다양한 변수에 부딪히게 됩니다. 결국 AI가 조직의 핵심 인프라로 자리 잡기 위해서는 모델 개발을 넘어 운영까지 아우르는 .. 2026. 3. 17. [에스넷 AI Platform&Service] 가상 공간에서 협업 가능한 플랫폼이 있다?! 디지털트윈(Omniverse) 현실 공간을 그대로 디지털 환경에 구현하고, 그 안에서 다양한 시스템과 데이터를 연결해 실시간으로 시뮬레이션할 수 있다면 어떨까요? 2026년 1월 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026에서는 이러한 질문에 대한 하나의 해답으로 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 주목받았습니다. 단순한 가상 모델을 넘어 실제 산업과 도시, 설비 환경을 디지털 공간에 정밀하게 재현하고 이를 기반으로 다양한 기술이 협업하는 새로운 인프라가 등장하고 있기 때문입니다. [1] 현실 공간은 건물 구조, 설비, 장비와 같은 고정 요소뿐 아니라 사람과 이동체 등 끊임없이 변화하는 요소가 복합적으로 얽혀 있는 환경입니다. 이러한 공간을 매번 센서와 연산으로만 해석하는 데에는 한계가 있습니다. 그래서 최근에는 실제 공간의.. 2026. 3. 10. [IT용어] AI 성능을 끌어올리는 핵심 메모리, “HBM” HBM(High Bandwidth Memory)이란? HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)는 높은 데이터 처리 속도와 대역폭을 제공하면서도 전력 소모를 줄이기 위해 설계된 3차원 적층형 고성능 메모리이다. 여러 개의 메모리 칩을 위로 차곡차곡 쌓는 3차원 구조를 사용해, 칩 사이를 직접 연결함으로써 데이터를 빠르게 주고받을 수 있다.이러한 구조 덕분에 HBM은 기존 메모리보다 더 빠르고 효율적으로 대용량 데이터를 처리할 수 있어, 인공지능(AI), 고성능 컴퓨팅(HPC), 그래픽 처리와 같은 분야에서 주로 사용된다. 다만 구조가 복잡해 제작 비용이 높다는 특징이 있다. HBM를 쉽게 설명하면“HBM은 데이터를 옆으로 늘리지 않고, 층층이 쌓인 구조 속 직접 연결 통로를 통해 .. 2026. 1. 29. AI는 아는데 “NPU”는 처음이라고?! NPU(Neural Processing Unit) 란? 인공지능이 학습하고 판단할 때 필요한 계산을 빠르고 적은 전력으로 처리하도록 만든 AI 전용 칩이다. 특히 수많은 숫자를 한꺼번에 계산하는 신경망 연산에 최적화되어 있다. 특히 사람의 뇌를 흉내 낸 신경망 계산을 잘하도록 설계되어 있다. 따라서, 얼굴 인식, 음성 인식, 스마트폰 AI 기능, 자율주행처럼 AI가 빠르게 판단해야 하는 작업에 주로 사용된다. 대표적인 NPU로 구글에서 개발한 텐서 처리 장치(TPU: Tensor Processing Unit)가 있다. TPU는 2016년 이세돌과 대국에서 승리한 ‘알파고 리’ 버전에서 최초로 사용되었다. NPU를 쉽게 설명하면“AI 문제만 나오면 눈빛이 달라지는 신경망 계산 덕후”에 가깝다. 내용 출처.. 2026. 1. 15. [에스넷 자사솔루션] 인프라 모니터링 자동화의 해답, AI Infra 이상 탐지 2026년을 향한 ICT 환경의 가장 큰 변화는 AI가 더 이상 단순한 분석 도구나 자동화 수단에 머물지 않는다는 점입니다. 현재 ICT 산업 전반에서는 AI가 운영·보안·재해복구까지 책임지는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다는 인식이 확산되고 있습니다. 시스템 장애를 사후에 분석하는 수준을 넘어, 장애 발생 이전의 미세한 이상 징후를 감지하고 선제적으로 대응하는 능력이 ICT 인프라의 신뢰성을 좌우하는 시대로 전환되고 있습니다. [1]특히 클라우드, 네트워크, 서버, 보안 장비 등으로 구성된 ICT 인프라는 구조적 복잡도가 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 환경에서는 사람이 모든 데이터를 실시간으로 감시하고 이상 여부를 판단하는 데 분명한 한계가 존재합니다. 이로 인해 AI 기반 이상 징후 탐지와 예측.. 2026. 1. 13. 젠슨 황은 알지만 “GPU”는 모른다고?! GPU(Graphics Processing Unit)란? 게임 그래픽, 영상 처리, 인공지능 학습처럼 많은 계산을 동시에 처리해야 하는 작업을 빠르게 수행하는 병렬 연산용 하드웨어로 원래는 그래픽스 가속기(graphics accelerator)라는 그래픽스 전용 카드 또는 처리 장치를 널리 이르는 표현. 그래픽스 처리 기능이 하나의 프로세서에 통합되고 고속화와 병렬화가 진행되면서 그래픽스 처리 장치(GPU: Graphics Processor Unit)라는 용어로 사용된다. GPU를 쉽게 설명하면CPU가 “한 번에 몇 가지 일을 처리하는 관리자”라면, GPU는 “같은 계산을 수천 명이 동시에 나눠서 처리하는 작업자 집단”에 가깝다. 내용 출처 : 한국정보통신기술협회 2026. 1. 8. 이전 1 2 다음
