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인공지능(AI)과 데이터센터: 데이터가 가는 새로운 길

인공지능(AI)과 데이터센터: 데이터가 가는 새로운 길
시스코는 AI 소프트웨어를 위해 어떤 노력을 하고 있을까요?
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인공지능(AI)과 데이터센터: 데이터가 가는 새로운 길

October 11, 2018
  • Press Release

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  • 디지털화, 데이터센터

 

인공지능(AI)은 완전히 새로운 개념이 아닙니다. 수십년 간 공상과학 작품에서는 단골로 등장하는 소재였죠. 우리가 사는 세상에서는 어떨까요? 1956년 다트머스 대학에서 열린 한 기술 컨퍼런스에서 처음으로 AI라는 개념이 소개됐습니다. 그 후 지속적인 개발과 연구가 이뤄졌고, 2010년에 이르러 와이어드 잡지(Wired Magazine)가 ‘혁명'이라는 단어와 함께 인공지능을 소개하게 되죠.

AI는 IT의 새로운 시대를 여는 기반기술입니다. 바로 그 시대를 일컬어 ‘인지의 시대'라고 부를 수 있습니다. 이는 ‘프로그래밍의 시대'를 뒤따르는 개념입니다. 메인프레임, 클라이언트/서버, 모바일 클라우드 아키텍쳐를 아우르던 시대를 ‘프로그래밍의 시대'라고 부를 수 있습니다. 이 시대에는 개발자가 기계에게 특정 작업을 수행시키기 위해 소프트웨어를 만들었습니다. 

하지만, ‘인지의 시대'는 기계에 데이터를 입력하면, 기계가 스스로 발견하고, 예측모델을 더욱 정교하게 만드는 일들을 아우릅니다. 데이터로부터 새로운 차원의 통찰(Insight)을 얻을 수 있게 되는 것이죠.

 

 

AI기반 애플리케이션을 만들고 관리하고 운영하는 일은 고난이도의 작업입니다. 또한, 이런 애플리케이션이 잘 작동하기 위해 필요한 데이터센터와 멀티클라우드 인프라 구현도 점점 복잡해지고 있습니다. 때문에 IT 기업은 이런 환경을 지원하기 위해 큰 노력을 하고 있습니다.

앱과 데이터를 따라 인프라는 만들어집니다

AI와 머신러닝(ML) 관련 소프트웨어는 엄청난 속도로 발전하고 있습니다. 다양한 신규 앱의 기반이 되고 있죠. 새로운 앱이 만들어 진다는 건 당연하게도 더 많은 데이터가 만들어진다는 뜻입니다. 기존의 방식으로는 AI가 만들어내는 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장하고 관리하는 것에 한계가 있습니다.

데이터센터가 이런 데이터를 다루기 위해서는 데이터가 생성되는 속도를 따라잡고, 데이터가 생성되는 수많은 지역을 커버해야 합니다. 데이터가 생성되는 곳의 엣지와 데이터센터 코어까지 전부 커버해야 된다는 뜻입니다.

결국 데이터센터와 엣지도 AI기반 기계가 작동하며 방대한 양의 수집된 데이터를 분석하고 정제해야 됩니다. 데이터센터와 서로 연결된 멀티클라우드 환경은 데이터를 다시 자체 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 모델을 통해 분석하고 더 똑똑해지는 셈입니다. 그리하여 새로운 AI앱과 서비스를 잘 작동할 수 있게 도와주고, 기업의 엣지에 배포되는 것이죠. 선순환의 구조는 이렇게 완성됩니다.

시스코의 인공지능·머신러닝을 위한 신형 UCS 서버

시스코는 이런 니즈에 대응하기 위해, 자사 최초로 인공지능(AI)·머신러닝(ML)에 맞춤 설계된 신형 서버를 공개했습니다. 신형 시스코 UCS 서버는 머신러닝의 속도를 향상시키며, 강력한 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 탑재해 현재 널리 활용되는 머신러닝(ML) 소프트웨어 스택을 가속화하도록 설계됐습니다.

UCS 480 ML M5 랙서버
UCS 480 ML M5 랙서버

 

현재 데이터 사이언티스트 및 개발자들이 진행 중인 머신러닝(ML) 프로젝트는 노트북 상에서도 어느정도는 구현이 가능하지만, 대규모의 데이터를 다뤄야 할 때는 훨씬 고도화된 컴퓨팅 성능이 필요합니다.  

엄청난 성능을 자랑하는 서버를 냉각하기 위해 특별한 냉각 설계가 적용
엄청난 성능을 자랑하는 서버를 냉각하기 위해 특별한 냉각 설계가 적용

 

시스코의 AI서버인 UCS C480 MLM5는 AI 및 머신러닝(ML)의 데이터 수집·저장·분석·폐기까지 수명주기 모든 단계를 완전히 포괄하는 컴퓨팅 옵션을 제공합니다. 여기에는 엣지 근처에서 이루어지는 데이터 수집 및 분석부터, 데이터 센터 내 데이터 준비와 훈련, AI 중심부에서 진행되는 실시간 추론 과정을 거쳐 고객에게 도달하기까지의 모든 단계가 포함됐습니다. 즉, IoT 엣지부터 데이터센터, 클라우드까지 엔드투엔드 환경의 포트폴리오를 총체적으로 제공합니다. 그렇다면, 고객들에게 제공되는 혜택은 어떤 것이 있을지 살펴볼까요?

데이터 사이언티스트 및 개발자를 위한 혜택
현재 전세계 수천명의 고객들이 빅데이터 분석에 시스코 UCS를 활용하고 있으며, 이번 AI 및 머신러닝(ML) 맞춤형 신형 서버는 엣지에서 코어로의 데이터 이동에 관한 시스코의 전문성을 기반으로 더욱 확장된 성능을 제공합니다. 고객은 보유한 데이터에서 더 많은 양의 정보를 추출해 보다 신속하고 합리적인 결정을 내릴 수 있게 됩니다. 아울러 시스코는 신규 데브넷(DevNet) AI 개발자 센터와 데브넷 에코시스템 익스체인지(DevNet Ecosystem Exchange)를 바탕으로 데이터 과학자들과 개발자들에게 도구와 자원을 제공해 차세대 앱 개발을 촉진하고 있습니다.

IT 인프라 지원
시스코 UCS는 IT가 주변 환경에 새로운 기술을 편리하게 추가할 수 있도록 지원하고, 또한 시스코 인터사이트(Cisco Intersight)를 바탕으로 클라우드 기반 시스템 관리를 위한 편의성을 확대해 용이한 접근성을 구현합니다. 이에 기업들은 클라우드를 비롯한 전체 컴퓨팅 인프라를 구성하는 정책 및 운영 자동화 토대를 구축, 시스코의 검증된 설계도로 AI 및 머신러닝(ML) 소프트웨어 스택의 빠른 진화에 대비할 수 있어 IT 서비스를 사업 전반으로 확장할 수 있습니다.

생태계 기반 설계
시스코는 오픈 소스 소프트웨어의 대규모 전개를 지원하는 컨테이너 및 멀티클라우드 컴퓨팅 모델들을 포괄적으로 지원하고 있습니다. 또한, 시스코는 신형 서버에서 이용되는 아나콘다(Anaconda), 쿠브플로우(Kubeflow), 클라우데라(Cloudera)와 호튼웍스(Hortonworks) 등 솔루션 및 머신러닝 환경에 대한 검증을 진행하고 있습니다. 쿠버네티스(Kubernetes) 상에서 쿠브플로우(Kubeflow)를 이용하는 UCS 고객들이 AI 워크로드를 구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine)으로 손쉽게 배포 가능하며, 이를 온프레미스 및 클라우드 머신러닝(ML) 환경으로 사용할 수 있습니다. 

아울러 시스코 UCS 신형 서버는 구글 오픈소스 프로젝트인 쿠브플로우(Kubeflow) 지원, 엔비디아 테슬라 V100 텐서코어(Tensor Core) GPU 탑재 및 위스콘신대학교 매디슨캠퍼스와의 협력 등 AI 역량을 대폭 강화하기 위한 파트너십을 통해 딥러닝(DL) 컴퓨팅 시스템의 발전에 기여해 나가고 있습니다.

시스코 UCS C480 ML M5 랙서버는 시스코 UCS B-시리즈, C-시리즈 및 하이퍼플랙스(HyperFlex) 시스템 포트폴리오를 기반으로 구축되었으며, 시스코는 분석, 딥러닝(DL), 자동화를 망라하는 AI 및 머신러닝(ML) 지원 서비스를 제공할 예정입니다. 
 
AI와 머신러닝(ML)이 비즈니스에 미치는 영향에 관해 더 자세히 알고 싶으시면 아래에서 확인하세요.

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