안녕하세요 CPU는 실제 인공지능 서비스 (인퍼런스)에 일정 수준 이내의 응답속도를 보여줄 수 있는 경우가 많기 때문에 GPU 등의 가속기가 없이 구축이 가능하게 됩니다
그런데 요즘은 gpu와 관련된 인공지능 서비스가 더 많은 것이 아닌가요?
네 GPU 서비스도 많이 사용되고 중요하지만 CPU를 활용할 수 있다면 사용하는 사례도 있고 CPU쪽의 인공지능 연산성능도 계속 좋아지고 있습니다
아 그렇군요...그것이 요즘 ai 용 cpu는 고성능 alu를 많이 사용하는 이유군요. 답변 감사합니다.
클러스터 구성시 VM당 공유볼륨에 대해 iscsi ip를 설정해야하는데요, 해당 ip설정시 CVM IP와 동일한대역을 써야만 원활한 통신이 되던데요.. CVM과 다른대역으로 공유볼륨ip를 설정했을때는 패킷손실이 났었습니다. 이점은 개선이 되었나요?
이 부분은 네트워크 구성을 어떻게 하엿는지 확인이 필요합니다.
뉴타닉스내에 여러 ip대역이 구성되어 있습니다. (vlan)
vlan 이 아닌, 물리적인 구성, 즉 라우팅등을 확인할 필요가 있습니다. 정확한 구성및 설정에 대한 정보가 없이는 회신을 드리기 힘듭니다. 저희 기술지원팀에 문의해 보셨는지요??
[질문] 최근 AI 개발 트렌드가 비지도학습(Unsupervised Learning), 자기지도학습(Self Supervised Learning) 등 단순 반복 훈련에 연역적 추론을 더하며 CPU가 채택되기는 하는데 딥러닝(Deep Learning) 기반으로 성장한 AI 산업에서 CPU는 GPU만큼 특별한 의미를 가진 프로세서는 아닌데 ai 데이터 센터를 애자일하게 구축할때 왜 cpu가 중요한 이유인지 궁금합니다.