GPU를 '몇 장 살지'가 아니라 '어떻게 운영할지'로 재정의하는 웨비나
오픈소스컨설팅이 5월 12일 GPU 온프레미스 AI 인프라 운영 전략 웨비나를 연다. GPUaaS·MLOps 자동화·인프라 구성 선택 기준 3축으로 구성되며, 구축 관점에 머무는 기업들의 자원 비효율 문제를 운영 체계 관점으로 재정의함.
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GPU 문제가 하드웨어가 아닌 운영 체계의 문제임을 전면화
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오픈스택·쿠버네티스로 GPU를 서비스화하는 GPUaaS 전략 공유
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MLOps로 학습·배포·모니터링을 연결하는 자동화 방안 제시
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조직 규모·도입 단계별 인프라 구성 선택 기준 제공
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IT 인프라 담당자·ML 엔지니어·CTO·CIO가 주요 대상
AI 워크로드가 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 GPU 운영 방식이 DB 운영만큼 복잡해지고 있음. GPUaaS와 MLOps를 묶어 프라이빗 클라우드 위에서 서비스화하는 설계가 표준 패턴으로 자리 잡는 중임.
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