질문: 캐시집중적인 작업은 CPU가 담당하고, 그래픽과 같은 연산처리 집중적인 작업은 GPU가 효율화하고, AI프로젝트에서의 딥러닝 네트웍 모델의 생성을 위해 장기간 소요되는 트레이닝(훈련)의 최적화/가속화는 퓨어스토리지는 고성능 GPU와 고성능 SSD flash 스토리지를 제공하는 것으로 이해하고 사용중입니다. 딥러닝 개발자에게 딥러닝 모델을 생성/개발하기 위해 서용되는 훈련시간을 가속화하는게 제일 중요한데요. 향후 이러한 트레이닝 가속화를 더 극대화 하기 위해서 업계는 어떤 방향으로 미래 기술들을 준비중인지요.
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
질문: 캐시집중적인 작업은 CPU가 담당하고, 그래픽과 같은 연산처리 집중적인 작업은 GPU가 효율화하고, AI프로젝트에서의 딥러닝 네트웍 모델의 생성을 위해 장기간 소요되는 트레이닝(훈련)의 최적화/가속화는 퓨어스토리지는 고성능 GPU와 고성능 SSD flash 스토리지를 제공하는 것으로 이해하고 사용중입니다. 딥러닝 개발자에게 딥러닝 모델을 생성/개발하기 위해 서용되는 훈련시간을 가속화하는게 제일 중요한데요. 향후 이러한 트레이닝 가속화를 더 극대화 하기 위해서 업계는 어떤 방향으로 미래 기술들을 준비중인지요.