AI 서버란 무엇입니까?

간단히 말해, 서버는 사용자 또는 기업에 특정 서비스를 제공하는 컴퓨터입니다(예: 인터넷 또는 기타 연결 방법을 통해 데이터베이스나 응용 프로그램에 대한 액세스 제공). AI 서버라는 용어는 서버가 AI 워크로드의 요구 사항을 처리하도록 특별히 설계되었음을 의미합니다.

구성 요소 측면에서 AI 서버는 다음과 같은 다양한 별도 하드웨어 요소를 통합합니다.

• 범용 CPU를 포함한 AI 프로세서
• FPGA, GPU, 특수 목적 AI 하드웨어 등의 AI 가속기
• 이더넷, Wi-Fi 등의 네트워킹 기술
• 필요한 주변 장치를 지원하는 USB 및 Thunderbolt™ 포트와 같은 I/O
• 팬리스 설계와 같이 응용 프로그램 요구 사항을 지원하기 위해 여러 가지 형태를 취할 수 있는 서버 케이스

AI 파이프라인 전반의 광범위한 워크로드를 지원하기 위해 AI 서버는 다양한 요구 사항을 충족하도록 구축됩니다. 여기에는 다음과 같은 고려 사항이 포함될 수 있습니다.

• 처리 성능: AI 하드웨어는 대상 워크로드에 필요한 컴퓨팅 성능의 정도에 따라 결정됩니다. 일부 AI 서버는 독립형 CPU 아키텍처를 사용하여 역할을 수행할 수 있으며, 특히 통합 AI 가속화 기능을 활용할 때 그렇습니다. 더 까다로운 워크로드에는 그래픽 처리 장치 또는 FPGA와 같은 별도 가속기 하드웨어의 도입이 필요할 수 있습니다.
• 네트워킹 및 I/O: 네트워킹 및 I/O 성능은 AI 서버 사용 사례에 필수적인 핵심 연결을 제공합니다. 필요한 성능은 AI 워크로드에 필요한 연결의 종류, 고성능 네트워킹의 필요 여부, IoT 센서와 같이 지원해야 하는 주변 장치(있는 경우)의 종류 및 수에 따라 달라집니다.
• 설치 공간 및 환경: AI 서버는 다양한 장소에 배포될 수 있으며, 배포 위치에 따라 폼 팩터와 환경 요건이 달라집니다. 예를 들어, 에지의 AI 서버는 작고 경제적인 물리적 설치 공간에 대한 엄격한 요구 사항을 충족해야 하는 경우가 많으며, 열, 온도, 습기, 먼지와 같은 까다로운 물리적 조건을 견딜 수 있어야 합니다.

AI의 힘을 활용하려는 많은 조직에게 비용 효율성 및 규모 최적화는 중요한 문제입니다. AI 서버는 가능한 가장 효율적인 하드웨어 구성으로 워크로드 요구 사항을 충족하여 ROI를 극대화하고 비즈니스 요구 사항을 충족하고 확장을 용이하게 해야 합니다.

AI 서버와 AI PC의 차이점을 이해하는 것도 중요합니다. AI PC는 AI 작업을 수행하거나 AI 응용 프로그램과 상호 작용하는 데 사용되는 최종 사용자 컴퓨팅 장치입니다. 반면, AI 서버는 주로 AI PC를 포함한 다른 디지털 장치에 연결되어 서비스와 응용 프로그램을 지원합니다.

AI 서버의 역할

AI 서버는 AI 기술 환경의 핵심적인 부분으로, 산업, 사용 사례, 기술 전반에서 보편적으로 사용되고 있습니다. AI 서버는 훈련부터 배포에 이르기까지 필요로 하는 모든 단계에서 AI 워크로드를 지원하는 역할을 담당합니다.

에지에서는 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 컴퓨터 비전과 같은 AI 작업을 수행할 수 있도록 간결하고 효율적인 AI 서버가 배포됩니다. 효율성과 배포 유연성을 극대화하기 위해 에지 AI 서버는 별도 AI 가속화 하드웨어 없이 설계되는 경우가 많습니다. 에지 AI 워크로드는 일반적으로 배포 워크로드로, 훈련이나 미세 조정보다 컴퓨팅 요구 사항이 덜 까다로운 경우가 많습니다. AI 프로세서 및 가속기의 일종인 FPGA는 주요 AI 기능을 위한 가속 성능과 함께 에너지 효율성과 간편한 재구성 기능을 제공하기 때문에 에지 AI 서버에 특히 적합합니다.

온프레미스와 클라우드 데이터 센터 모두에서 딥 러닝 서버를 포함한 AI 서버는 고급 컴퓨팅 기능을 제공하여 AI 미세 조정 및 훈련을 지원합니다. 이러한 환경에서도 AI 서버는 컴퓨터 비전, 챗봇, 생성형 AI(genAI)를 비롯한 배포 워크로드를 지원하는 데 사용될 수 있습니다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에 배포되는 것을 포함하여, AI 서버는 종종 그래픽 처리 장치, FPGA, 특수 목적 가속기 제품 등과 같은 별도 하드웨어 가속기를 통합하여 AI 요구 사항을 지원합니다.

AI 서버의 이점

AI 워크로드 요구 사항에 맞는 하드웨어 구성 요소로 구축된 AI 서버는 다음과 같은 다양한 이점을 비즈니스에 제공합니다.

• 최적화된 성능: 모든 AI 워크로드에는 각기 다른 컴퓨팅 요구 사항이 있습니다. AI 서버 아키텍처를 이러한 요구 사항에 맞추는 것은 비용 효율적인 결과를 실현하는 데 매우 중요합니다. 하지만, AI 워크로드는 요구되는 대기 시간과 처리량을 달성하기 위해 까다로운 시스템 요구 사항을 제시합니다. AI 서버는 이러한 요구 사항을 충족하도록 의도적으로 설계되며, AI 가속기 기술을 사용하여 이를 충족하는 경우가 많습니다.
• 확장성: 특히 분산형 에지 배포나 HPC 환경에서 응용 프로그램 요구 사항을 충족하기 위해 대규모로 AI 서버가 필요한 경우가 많습니다. AI 서버 아키텍처를 신중하게 구축하고 서버 관리 플랫폼과 같은 소프트웨어 도구를 활용하면 특정 AI 워크로드에 대해 AI 서버 확장성을 향상할 수 있습니다.
• 최적화된 소비 전력: AI 서버는 AI 강화 산업 운영, 스마트 시티 이니셔티브나 금융 예측, 과학 시뮬레이션과 같은 매우 복잡한 작업 등의 사용 사례를 지원하기 위해 대규모로 배포되는 경우가 많습니다. 이러한 대규모 배포와 AI 파이프라인의 상당한 처리 필요성이 결합되어 일부 AI 서버 배포는 고비용의 막대한 에너지를 소비할 수 있습니다. 조직은 AI 서버 하드웨어 구성 요소의 규모를 최적화함으로써 에너지 지출을 더 잘 제어할 수 있습니다. AI 가속화 및 최적화의 통합은 특수 하드웨어 가속기 없이 일부 AI 사용 사례를 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 서버 솔루션

산업과 사용 사례를 막론하고 거의 모든 AI 응용 프로그램에는 일종의 서버가 필요합니다. 또한, 서버는 AI 워크플로의 모든 단계에서 핵심적인 역할을 합니다. 따라서 AI 서버 솔루션은 워크로드 요구 사항에 따라 달라집니다.

조직은 여러 가지 형태로 AI 서버 솔루션을 조달할 수 있습니다. 여기에는 OEM에서 서버를 직접 구매하거나, 솔루션 공급업체와 협력하거나, DIY 접근 방식을 취하거나, 현재 사용 가능한 수많은 공급업체를 통해 클라우드 AI 서버에 액세스하는 방식 등이 포함될 수 있습니다. 최적의 접근 방식은 팀의 기술, 예산, 시간적 요건, 사용 사례의 전반적인 복잡성 및 확장성 요건에 따라 달라집니다.

AI 배포에는 대규모 서버 네트워크가 포함되는 경우가 많으므로, 서버 관리 기술도 효과적인 AI 서버 전략을 수립하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 다양한 서버 관리 도구 및 플랫폼을 배포하여 심층적인 가시성, 실시간 모니터링, 자동 운영을 구현할 수 있습니다.