파이버 채널은 AI의 성장에 부응하는 기술적 역량을 제공하고 64G FC는 데이터 집약적 AI 애플리케이션의 백본입니다.
인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 교육 워크로드의 증가는 데이터 센터 인프라를 혁신하고 있습니다. 대역폭, 낮은 대기 시간, 일관된 성능에 대한 AI의 끊임없는 요구는 기존 스토리지 및 네트워크 기술에 압력을 가하고 있습니다. 여기서 64G 파이버 채널(FC)이 등장하여 AI의 증가하는 요구 사항을 충족하는 데 필요한 기술적 역량을 제공합니다. 64G FC는 데이터 집약적 AI 애플리케이션의 백본 역할을 하여 뛰어난 성능, 안정성 및 확장성으로 원활한 운영을 보장합니다.
기업은 AI가 파이버 채널(FC) 데이터를 필요로 하는 만큼 AI가 필요합니다. 기업 시장은 클라우드 서비스에 의존하는 것과 마찬가지로 AI에 의존합니다. 둘 다 소프트웨어 개발 가속화, ASIC 설계, 문서 작성, 고객 지원 제공 등과 같은 핵심 비즈니스 기능을 처리하는 데 필수적입니다. 기업은 클라우드 서비스와 유사하게 모델을 학습하고 배포할 수 있습니다. 오픈 소스 플랫폼과 커뮤니티를 사용하여 머신 러닝 모델을 호스팅하고 안전한 기업 샌드박스 내에서 기업 데이터의 파이버 채널 복제본에서 모델을 학습할 수 있습니다. 이러한 모델은 미세 조정하여 기존 프로덕션 데이터에 배포하여 비즈니스 기능을 향상시키는 추론 엔진 역할을 할 수 있습니다.
FC 데이터에 엔터프라이즈 AI 솔루션을 활용하는 방법
Enterprise AI는 인공 지능 기술을 적용하여 비즈니스 과제를 해결하고, 운영을 개선하고, 대규모 조직 내에서 혁신을 촉진합니다. 실험적 또는 소비자 중심 AI와 달리 Enterprise AI는 기존 데이터와 시스템을 활용하여 측정 가능한 결과를 제공하는 엔터프라이즈 수준 워크플로에 원활하게 통합되도록 설계되었습니다.
엔터프라이즈 AI의 사용 사례
- 사용자 경험: AI 기반 챗봇, 맞춤형 마케팅, 감정 분석
- 예측 유지 보수 : 제조 또는 인프라 문제 식별 및 해결
- 사기 탐지 : 금융 거래에서 이상을 발견하는 고급 모델
- 인력 최적화: AI 기반 스케줄링, 리소스 분배 및 분석
- 공급망 최적화: 수요 예측, 재고 최적화, 물류 간소화
- 제품 추천: 고객 검색 분석, 인구통계 등을 기반으로 합니다.
- 위험 평가 : 예측 분석 사용
- 의사 결정 지원 시스템: 데이터 세트를 분석하여 관리 통찰력 제공
엔터프라이즈 AI는 특정 비즈니스 요구에 맞게 설계된 사전 훈련된 모델을 사용자 정의하여 대규모 AI와 다릅니다. 이 접근 방식은 긴 훈련 주기 대신 효율적인 데이터 처리, 안전한 통합 및 빠른 추론을 강조합니다.
엔터프라이즈 AI는 제조 분야의 예측 유지 관리부터 개인화된 고객 경험에 이르기까지 산업을 혁신하고 있습니다. 사용 사례에는 종종 실시간으로 대규모 데이터 세트를 처리해야 하며, 여기에는 강력한 스토리지 네트워크가 필요합니다. 파이버 채널을 활용하면 기업은 AI 환경이 최소한의 중단과 최대의 효율성으로 실행 가능한 통찰력을 제공하여 전체 범위의 AI 활동을 지원할 수 있습니다.
파이버 채널의 기술적 우위
손실 없는 데이터 전송, 99.999나인(64%) 신뢰성, 전용 대역폭, 확장성과 같은 파이버 채널의 기술적 특징은 기업 환경에 고유하게 적합합니다. 파이버 채널은 미션 크리티컬 애플리케이션에 필수적인 요구 사항인 예측 가능한 성능을 보장합니다. XNUMXG FC 및 FC-NVMe의 도입은 FC가 알려진 무결성과 신뢰성을 유지하면서 FC SAN에서 플래시 스토리지에 대한 초고속 액세스를 제공하고 처리량을 두 배로 늘려 이러한 이점을 더욱 향상시킵니다. 효율적인 프로토콜과 신뢰할 수 있는 오류 관리의 이러한 조합은 FC를 고성능, 신뢰할 수 있는 데이터 작업이 필요한 기업 환경에 초석 기술로 만듭니다.
주요 파이버 채널 기술적 이점은 다음과 같습니다.
- 결정론적 성능: FC는 손실 없는 환경에서 일관된 대기 시간을 보장하여 대규모 추론 워크로드를 효율적으로 지원합니다.
- 비디오 분석 및 의료 진단과 같은 실시간 AI 애플리케이션에 필수적입니다.
- 64G FC: 기업은 포트당 최대 12,800MB/s의 처리량을 달성합니다.
- 고급 프로토콜: FC-NVMe는 레거시 병목 현상을 제거합니다.
- 효율적인 I/O 작업을 제공합니다
- NVMe 스토리지의 모든 잠재력을 활용합니다
- 오류 처리: FC는 즉석에서 고급 하드웨어 기반 오류 수정을 사용합니다.
- 중요한 작업 중에 데이터 무결성을 보장하고 중단을 최소화합니다.
AI 워크로드는 가동 시간과 안정성을 보장하면서 교육 및 추론의 수요를 관리할 수 있는 스토리지 네트워크가 필요합니다. 파이버 채널의 기술적 우월성은 이러한 요구 사항과 완벽하게 일치하여 엔터프라이즈 AI 배포에 필수적인 성능, 예측 가능성 및 확장성을 제공합니다. 파이버 채널을 채택함으로써 기업은 스토리지 네트워크 병목 현상에 대한 우려 없이 AI 이니셔티브를 자신 있게 확장할 수 있습니다. 이러한 이점은 엔터프라이즈 데이터를 대체 AI 데이터 풀 및 패브릭으로 전송해야 하는 필요성을 최소화합니다.
파이버 채널과 엔터프라이즈 AI: 완벽한 조합
AI 라이프사이클에서 FC의 역할
파이버 채널은 수명 주기 전반에 걸쳐 엔터프라이즈 AI 워크로드를 강화합니다. 준비 중에 데이터 세트에 대한 높은 처리량, 훈련 중에 높은 처리량 IOPS, 추론 중에 낮은 지연 시간을 보장합니다. 견고한 아키텍처는 높은 가용성을 보장하고 중단을 줄여 AI 수명 주기의 각 단계 간의 원활한 전환을 용이하게 합니다.
AI 라이프사이클의 파이버 채널 기능은 다음과 같습니다.
- 데이터 수집 및 준비: 페타바이트 규모의 훈련 데이터를 적합한 형식으로 구성
- FC는 이미 현재 기업 인프라의 일부입니다.
- FC는 데이터 손실이 없음을 보장하는 안정성을 통해 대규모 데이터세트 수집에 대한 높은 처리량을 보장합니다.
- 트레이닝: 반복적 알고리즘을 사용하여 방대한 데이터 세트 및 기업 데이터를 사용하여 모델 최적화
- FC-NVMe는 초고속 스토리지 액세스를 위해 NVMe SSD 성능을 향상시킵니다.
- FC는 더 빠른 모델 학습을 보장합니다.
- 배포 및 추론: 기업 인프라에 쉽게 배포 가능
- 실제 기업 문제 해결 및 빠른 예측을 위한 맞춤형 모델 활용
- FC의 저지연 데이터 액세스는 사기 감지에 중요한 실시간 추론을 가능하게 합니다.
Fibre Channel은 손실 없고 확장 가능한 방식으로 기업용 FC 스토리지 장치를 Enterprise AI 컴퓨팅 노드에 상호 연결함으로써 AI 라이프사이클의 모든 단계가 원활하게 실행되도록 보장합니다.
파이버 채널은 RAG 클러스터에 대한 확장성과 성능을 제공합니다.
클러스터는 AI 인프라에 필수적이며, 방대한 데이터세트를 확장 가능하고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 상호 연결된 노드로 구성된 클러스터는 더 빠른 계산을 위해 병렬 처리를 지원합니다. 파이버 채널(FC)은 원활한 확장을 위해 확장 가능하고 고성능 스토리지를 제공하여 AI 교육 클러스터를 향상시킵니다.
검색 증강 생성(RAG)은 AI를 외부 데이터 검색과 결합하여 정확도와 관련성을 개선합니다. RAG는 도메인별 또는 실시간 데이터를 동적으로 통합하여 정적 모델 지식과 최신 정보 간의 격차를 메우며 고객 지원 및 문서 요약과 같은 애플리케이션에 이상적입니다.
FC를 RAG 프레임워크와 통합하면 추가 스토리지에 대한 액세스를 확장하는 동시에 저지연, 고처리량 액세스로 대용량 데이터 세트에 대한 성능이 향상됩니다. FC의 안정성은 일관된 데이터 검색을 보장하는 반면, NVMe 스토리지와의 호환성은 응답성을 향상시킵니다. 이 통합은 까다로운 환경에 최적화된 확장 가능하고 최첨단 AI 솔루션을 제공합니다.
결론
파이버 채널은 Generative Enterprise AI 및 ML 교육 운영의 스토리지 네트워킹 솔루션이자 전략적 지원 도구입니다. 워크로드가 점점 더 복잡해짐에 따라 FC-NVMe 및 64G FC와 같은 혁신은 조직이 데이터 준비, 모델 교육 및 실시간 추론의 모든 단계에서 AI 파이프라인을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 파이버 채널을 통해 기업은 기존 투자를 활용하여 Enterprise AI를 배포하여 새로운 비즈니스 통찰력과 기회를 발견하는 동시에 인프라를 미래에 대비할 수 있습니다.
파이버 채널의 무손실 특성은 데이터 무결성을 보장하는 반면, 낮은 지연 시간, 높은 안정성, 타의 추종을 불허하는 확장성을 통해 스토리지 네트워크는 끊임없이 증가하는 AI 워크로드의 요구에 발맞출 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG)과 같은 동적 프레임워크를 구동하든 대규모 교육 클러스터를 지원하든, 파이버 채널은 혁신과 운영 효율성을 촉진하는 확장 가능하고 고성능 백본을 제공합니다.
기업이 AI를 활용함에 따라 파이버 채널은 최전선에 서서 정밀성과 성능을 갖춘 혁신적인 솔루션을 제공할 것입니다.
이 보고서는 Marvell의 후원을 받았습니다. 이 보고서에 표현된 모든 견해와 의견은 고려 중인 제품에 대한 우리의 공정한 견해를 기반으로 합니다.
StorageReview에 참여
뉴스레터 | 유튜브 | 팟캐스트 iTunes/스포티 파이 | 인스타그램 | 트위터 | 틱톡 서비스 | RSS 피드
