엔터프라이즈 고객의 AI 도입 가속화 지원

AI 구현

엔터프라이즈가 직면한 과제

AI 수요는 산업 전반에서 계속 가속화되고 있습니다. 그 이점과 생산성 향상은 매력적이지만, 엔터프라이즈는 자사 요구에 맞게 인프라를 올바르게 구축하는 방법을 파악하는 데 어려움을 겪습니다. 워크로드가 변동함에 따라 수요도 늘거나 줄어들기 때문입니다. 도구는 시간이 지나면서 발전하고 새로운 가능성이 열립니다. 이러한 변화의 속도를 따라잡기는커녕 시작조차 어려울 수 있습니다.

많은 엔터프라이즈 고객이 다음과 같은 여러 과제에 직면합니다.

파편화된 툴링: 예측 불가능성과 파편화로 인해 리소스 가시성과 활용성이 부족해지고 고객은 상황을 파악하지 못한 채 워크플로 최적화에 어려움을 겪습니다.

복잡한 인프라: 폐쇄형 플랫폼, 여러 구성에 걸친 복잡한 워크로드, 성능 최적화 부족은 엔터프라이즈의 속도를 늦추고 성능에 병목을 초래합니다.

불명확한 ROI: 엔터프라이즈는 스스로 이렇게 자문합니다. “AI의 잠재력은 어디까지인가? 어떤 결과를 얻기 위해 얼마를 투자해야 하는가?” AI를 주도할 전담팀이 없으면, 기업은 AI로 무엇을 할 수 있는지 명확하게 그리지 못합니다.

AI 구현이 고객의 요구를 실질적으로 충족하도록 보장하는 것은 장기적인 도입에 매우 중요합니다. AI는 여전히 하드웨어와 소프트웨어 환경 전반에 걸쳐 파편화되어 있어 고객이 직접 솔루션을 통합해야 하는 상황에 놓입니다. AMD Enterprise AI Reference Stack과 함께라면 이제 상황이 달라집니다.

오픈 소스 기술을 기반으로 구축된 응집력 있는 모듈식 플랫폼인 이 스택은 엔터프라이즈가 AI를 실험 단계에서 비즈니스에 실질적인 영향을 미치는 수준으로 끌어올릴 수 있도록 지원합니다. AMD Enterprise AI Reference Stack은 AI 배포를 가속화하고 기존 운영을 강화하며 ROI를 극대화하여 여러분이 고객에게 지원하는 하드웨어의 잠재력을 실현하고 엔터프라이즈 영역에서 AI의 가능성을 한층 끌어올립니다.

신뢰할 수 있는 생태계 파트너십으로 엔터프라이즈 AI 구현

AMD는 VMware, Nutanix, Red Hat, Canonical, SUSE를 비롯한 주요 OSV(OS 공급업체)와 협력하여 AMD 하드웨어에 맞게 최적화된 엔터프라이즈 AI 솔루션을 제공합니다. 이러한 파트너십은 하이브리드 클라우드, 가상화, 온프레미스 환경 전반에서 확장형이면서 안전하고 상호 운용 가능한 AI 배포를 실현하는 동시에 검증된 소프트웨어 스택과 AMD Instinct™ GPU 및 AMD 기반 인프라에서의 최적화된 성능을 통해 엔터프라이즈의 도입 가속화를 지원합니다.

순식간에 AI 준비 완료

AMD Enterprise AI Reference Stack 자세히 살펴보기

AMD Enterprise AI Reference Stack은 네 가지 뚜렷한 구성 요소를 제공하며, 이들은 하나로 묶여 제공되면서도 고객이 사용 사례에 필요한 것만 선택할 수 있는 모듈식 유연성을 제공합니다. 시작하기도 간단합니다. 고객은 베어 메탈 하드웨어에서 프로덕션급 AI로 몇 분 만에 전환할 수 있습니다.

AMD Resource Manager
AMD Resource Manager는 다양한 뷰와 기능을 통해 고객이 자사 인프라를 직접 감독하고 관리할 수 있도록 지원하며, 여기에는 클러스터, GPU 노드 등에 대한 유용한 인사이트를 개괄적으로 파악할 수 있게 해 주는 리소스 대시보드가 포함됩니다. 고객은 지능형 워크로드 스케줄링, 할당량 관리, Ray 통합을 통한 분산 스케줄링뿐만 아니라 팀 전반의 처리율, 공정성, 용량 계획을 향상하는 실행 가능한 텔레메트리를 통해 GPU 활용성과 비용 관리를 최적화할 수 있습니다.

AMD AI Workbench
AMD AI Workbench는 동적 워크스페이스, 파운데이션 모델 파인 튜닝을 위한 사전 구축 파이프라인 그리고 프로토타입에서 프로덕션까지의 여정을 간소화하는 추론 배포를 통해 AI 개발과 협업을 가속화하도록 지원합니다.
AMD AI Workbench는 AMD 컴퓨팅에 최적화된 오픈 소스 모델 라이브러리와 Visual Studio Code, JupyterLab 같은 대화형 도구의 간소화된 배포를 제공하여 엔터프라이즈가 익숙한 IDE에서 AI 애플리케이션을 신속하게 프로토타이핑하고 개발할 수 있도록 지원합니다.

AMD Inference Microservices(AIM)
AIM은 AI 모델, 추론 엔진, AMD 플랫폼에서 실행하는 데 필요한 특정 구성을 포함하는 사전 구축된 최적화 컨테이너를 제공하여 더 빠르고 효율적인 배포를 지원합니다. AIM은 개방형 모델과 OpenAI 호환 API를 지원하며, 지능형 하드웨어 감지 및 튜닝을 함께 제공하여 성능과 비용 효율성을 극대화합니다.

AMD Solution Blueprints
AMD Solution Blueprints는 사전 구축된 검증된 설계를 제공하여 엔터프라이즈가 프로젝트 일정을 앞당기고 엔지니어링 비용을 절감하며 반복 가능한 프로덕션 준비 완료 솔루션을 구현할 수 있도록 지원합니다. 이러한 블루프린트는 원시 AI 모델과 실제로 작동하는 비즈니스 도구 사이의 간극을 메우며, 일반적인 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 위한 즉시 사용 가능한 출발점을 제공합니다.

명확해진 이점

이 네 가지 구성 요소가 함께 작동하여 AI가 고객에게 제공할 수 있는 가능성과 고객이 현재 직면한 병목 및 리소스 격차 사이의 간극을 좁혀 줍니다. 이제 AMD 파트너는 하드웨어만 제공하는 데 그치지 않고 엔터프라이즈 고객에게 완전한 프로덕션 준비 완료 솔루션을 제공할 수 있습니다.

간편한 마이그레이션: AMD Inference Microservices는 OpenAI 호환 API를 사용하는 하드웨어 인식 컨테이너를 통해 경쟁사 플랫폼을 사용하던 기존 고객이 원활하게 전환할 수 있도록 지원합니다. Enterprise AI Reference Stack을 사용하면 고객은 신속하게 사용 환경을 갖추고 AI를 빠르게 사용하기 시작할 수 있어 마이그레이션이 한층 간소화됩니다.

극대화된 ROI: AMD Resource Manager는 고객이 유휴 GPU와 리소스 낭비를 방지하도록 지원하여 하드웨어 투자를 극대화하고 컴퓨팅 리소스를 팀 전반에 효율적으로 분배합니다.

생산성 향상: AMD AI Workbench는 팀이 모델을 테스트하고 파인 튜닝하여 하드웨어에 직접 배포할 수 있게 함으로써 프로덕션 전환 시간을 단축하고 새로운 인프라 투자가 처음부터 ROI에 맞게 최적화되도록 보장합니다.

배포 간소화: AMD Solution Blueprint 덕분에 고객은 대규모 AI 엔지니어 인력을 갖출 필요가 없습니다. 바로 실행할 수 있는 이러한 참조 설계는 문서 조사부터 자동화된 코딩 어시스턴트에 이르기까지 가장 일반적인 엔터프라이즈 요구를 처리합니다. AMD 하드웨어에서 작동하도록 AMD가 사전 검증했으므로 이러한 설계는 여러분의 엔터프라이즈 고객이 AI 워크로드를 신속하게 가동하도록 돕는 간소화된 방법을 제공합니다.

누구에게나 개방된 AI

독점 방식의 대안과 달리 AMD Enterprise AI Reference Stack은 개방형 기술을 기반으로 구축되어 고객이 자신의 스택을 소유하고 설치 환경에 대한 통제권을 유지할 수 있게 합니다.

Enterprise AI Reference Stack과 그것이 고객에게 제공하는 가능성에 대해 자세히 알아보려면 AMD 담당자에게 문의하세요.

자세한 내용은 AMD Enterprise AI Reference Stack 페이지를 확인하세요.