AI 학습2 GPU 이후, 스토리지가 AI 데이터센터의 새 병목으로 떠오르다 AI 학습과 추론을 가속화하기 위한 데이터센터 경쟁이 한창입니다. 그동안 GPU 성능이 AI 성능의 핵심으로 주목받았지만, 이제 새로운 병목이 스토리지(저장장치)에서 발생하고 있습니다. 모델이 대형화되고 데이터셋이 폭증하면서, 초고속 연산을 지원할 만큼의 저장·전송 인프라가 따라가지 못하는 것입니다. GPU의 병목을 해소한 뒤 맞닥뜨린 ‘다음 벽’은 바로 데이터 이동 속도입니다. AI 인프라의 구조는 GPU, 메모리, 네트워크, 스토리지의 조합으로 이뤄집니다. 그런데 최근 고성능 GPU의 처리 속도가 수십 테라플롭스를 넘어서면서, 연산은 빠른데 데이터 공급이 따라가지 못하는 현상이 두드러집니다. 이는 마치 엔진은 고성능이지만 연료가 제때 공급되지 않아 속도를 내지 못하는 자동차와도 같습니다. 결과적으로 .. 2025. 10. 26. MS vs 오라클, AI 슈퍼컴퓨터 경쟁 2라운드 - GPU 인프라의 새 판을 깔다 **마이크로소프트(Microsoft)**와 **오라클(Oracle)**이 다시 한 번 정면으로 맞붙었습니다.이번에는 ‘AI 슈퍼컴퓨터’라는 새로운 무대에서입니다.양사는 각각 Azure AI 슈퍼컴퓨터와 OCI(Oracle Cloud Infrastructure) AI 인프라를 내세워, 대규모 생성형 모델 훈련을 위한 GPU 클러스터 경쟁을 본격화했습니다.이번 대결은 단순한 하드웨어 싸움이 아니라, **“누가 더 효율적으로 AI를 돌릴 수 있는가”**를 가르는 기술 경쟁입니다. 생활과 업무의 변화생활 측면에서는, AI 모델이 더 빠르고 정밀하게 진화합니다.이미지 생성, 음성 합성, 검색 보조 등 AI 서비스가 즉각적인 반응 속도와 자연스러움을 보여줄 수 있는 것은이러한 슈퍼컴퓨팅 인프라 덕분입니다.예컨대 C.. 2025. 10. 22. 이전 1 다음
