AITRICS, 머신러닝 최적화 개발환경 구축방안 제시

정희석
발행날짜: 2019-03-18 13:38:55
  • GTC 2019 참가…멀티 GPU 환경 리소스 관리 문제 해결

인공지능(AI) 전문기업 AITRICS(에이아이트릭스)는 ‘GTC(GPU Technology Conference) 2019’에 참가해 ‘스타트업 관점에서 효율적인 머신러닝 파이프라인 구축방법’(How To Build Efficient ML Pipelines From the Startup Perspective)에 대해 발표한다고 18일 밝혔다.

엔비디아가 주최하는 GTC는 GPU(그래픽 처리 장치)를 통한 기술 혁신을 공유하는 글로벌 컨퍼런스.

2009년 처음 개최된 이후 매년 진행되고 있으며 컴퓨팅 분야에서 가장 뜨거운 주제에 대한 전문가들의 인사이트를 제공한다.

올해는 미국 캘리포니아 산호세에서 18일부터 21일까지 개최된며, AITRICS 발표 섹션은 21일 진행 예정이다.

머신러닝 및 인공지능 연구를 효율적으로 자동화하기 위해 가장 중요한 것은 다양한 인프라의 기술적 지원이다.

방대한 데이터의 동시 처리가 필요한 기계학습 단계에서는 병렬 컴퓨팅 성능이 뛰어난 GPU 필요성이 날로 증가하고 있다.

하지만 보유하고 있는 GPU 리소스 및 데이터가 증가할수록 효율적이고 체계적인 관리가 어려워질 수밖에 없다.

AITRICS는 쿠버네티스(Kubernetes)를 통해 연구원들에게 리소스를 효율적으로 배분하고 불필요한 반복 작업을 제거해 멀티 GPU 환경에서의 리소스 관리 문제점을 해결한다.

이를 통해 리소스가 필요한 연구원은 자신이 필요한 자원의 종류와 프레임워크를 선택만하면 손쉽게 본인이 원하는 연구 환경을 조성할 수 있다.

대용량 데이터를 동시에 분석하고 신속하게 연산해야하는 상황에서 머신러닝 연구원들이 인프라 구축에 대한 고민 없이 최적화된 기계학습모델 개발 환경에서 연구를 할 수 있도록 지원하는 것.

더불어 보유한 GPU 서버 용량이 부족할 경우에도 외부 클라우드 서비스를 통해 동적으로 추가 용량을 확보할 수 있게 된다.

안재만 AITRICS 개발팀장은 “전 세계 다양한 IT업계 전문가들이 모이는 자리에서 발표할 수 있는 기회를 얻게 돼 영광”이라고 밝혔다.

그는 “AITRICS는 인공지능 및 머신러닝 연구가 주축이 되는 기업인만큼 GPU 리소스 관리 문제점을 해결해 연구원들이 최적화된 연구 환경에서 연구 성과를 향상시킬 수 있도록 지원할 계획”이라고 말했다.

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