인사이트 도출 및 실행 시간 단축
AI는 모든 조직을 혁신하고 있습니다. 하지만 데이터는 스스로 분석하지 않으며, 레거시 시스템은 ML(머신러닝)과 DL(딥러닝)에 필요한 방대한 AI 데이터 파이프라인을 지원하지 못하는 경우가 많습니다. 퓨어스토리지는 방대한 병렬 구조 기반의 플랫폼을 통해 수십억 개의 오브젝트와 파일에 초고속 올플래시 성능을 제공합니다.
인공지능(AI)
AI를 위한 더욱 스마트한 인프라
AI 워크로드에는 정형 및 비정형 소스로부터 방대한 양의 데이터를 처리하는 전문 프로세서인 GPU가 필요합니다. 아키텍처 측면에서 최적화된 고성능 솔루션으로 GPU 효율성과 ROI를 극대화하세요.
데이터 기반 결과 최적화
데이터는 20세기 인프라와 거대한 사일로에 갇혀 있지만, AI의 생명줄이기도 합니다. 데이터 캡처부터 신경망 트레이닝까지, 퓨어스토리지의 플래시블레이드//S는 처음부터 데이터 파이프라인을 통합하고 가속화하는 통합 스케일-아웃 스토리지 플랫폼을 제공하기 위해 설계되었습니다.
파일럿에서 프로덕션으로 간편하게 AI 확장
AI 파일럿은 기존 컴퓨팅 인프라나 클라우드에서 시작하는 경우가 많습니다. 데이터가 프로덕션 수준으로 확장되면 성능과 안정성이 중요해지므로 레거시 인프라로는 이를 따라잡을 수 없고 클라우드 인프라는 매우 비싸질 수 있습니다. AI에 최적화되고 TCO를 낮추는 시스템을 통해 AI를 프로덕션 수준으로 확장하세요.
"에이리(AIRI) 도입 이후, 의료 데이터 분석의 컴퓨팅 속도가 대폭 향상됐습니다."
Director, Center for AI in Medicine, Chang Gung Memorial Hospital
Chang-Fu Kuo
"AI 프로젝트를 위해 빠르고 안정적인 스토리지가 필요했고, 플래시블레이드가 최적의 선택이었습니다. 플래시블레이드 도입 이후 데이터를 보다 효율적으로 사용하고 인프라 관리 비용을 크게 절감할 수 있게 되었습니다."
Manager, Infrastructure Planning, Kakao Corporation
Il-seop Jin
“…메타는 퓨어스토리지와 지속적으로 파트너십을 맺어왔으며, RSC는 메타의 AI 리서치 목표를 달성하는 데 퓨어스토리지가 어떻게 도움을 주는지 보여주는 최신 사례입니다."
퓨어스토리지, AI 리서치 슈퍼클러스터(RSC) 지원 위해 메타와 파트너십 체결
플래시어레이(FlashArray)와 플래시블레이드(FlashBlade)는 메타(구 페이스북) RSC를 위한 강력한 성능과 확장성을 제공하는 스토리지 솔루션입니다.
인공지능(AI)이란?
인공지능(AI)이란 일반적으로 인간 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 자가학습 시스템 구현에 관한 컴퓨터 공학의 한 분야입니다. 자율주행차부터 미래 예측에 이르기까지, AI는 데이터 활용 방식을 혁신하고 있습니다.
그 외 자주하는 질문:
1. AI가 데이터 분석을 어떻게 지원할 수 있을까요?
AI는 스트리밍 비디오 피드 같은 비정형 데이터의 처리에서 고급 예측 분석 툴에 이르기까지, 다양한 방식으로 데이터 분석 파이프라인을 지원할 수 있습니다. AI 알고리즘을 통해 경쟁력을 유지하는 데 필요한 분석 기능을 강화할 수 있습니다.
2. AI에 빅데이터가 필요할까요?
AI와 빅데이터는 공생적 관계에 있으며, 함께할 때 더 큰 성과를 창출합니다. 트레이닝용 데이터 세트가 커지고 품질이 높아질수록 AI는 더욱 스마트해집니다. 빅데이터 분석 파이프라인은 AI를 활용해 여러 격리된 환경에 분산되어 있는 대량의 비정형 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
3. 인공지능과 머신러닝, 딥 러닝의 차이는 무엇일까요?
인공지능(AI), 머신러닝(ML) 및 딥 러닝(DL)의 차이점은 특수성의 범위에 있습니다:
AI는 자체적으로 학습이 가능한 컴퓨터 시스템을 구축하는 것을 폭넓게 다룹니다.
ML은 훈련 데이터에서 자가 학습이 가능한 알고리즘을 다루는 AI의 하위 집합입니다.
DL은 신경망, 특히 네트워크의 입/출력 레이어 사이에 두 개 이상의 ‘숨겨진’ 레이어가 있는 신경망을 처리하는 ML의 하위 집합입니다.
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