<질문> 최근들어 데이터분석 뿐만 아니라 AI/ML을 활용한 업무분야가 늘어남에 따라 이를 뒤받침할 수 있는 고사양의 CPU에 대한 니즈가 커지고 있습니다. 이와 관련하여 몇가지 문의드립니다. 1. AI 관련 업무의 경우, 기존 대비 엄청나게 많은 데이터를 빠르게 처리해야 할 필요성이 있는데요. 이부분을 어떻게 개선했는지요? 2. 보안처리와 관련하여 암호화 및 압축을 많이 사용하는데 이부분에 대한 성능향상은 어떻게 개선됬는지요? 3.과거와 다르게 빠르게 증가하는 데이터의 이동과 복사시 CPU과부하가 종종 생기는데..이런 문제점들을 어떻게 개선했는지요?
1. 학습 데이터가 증가함에 따라 DDR5/PCIe5와 같은 IO의 확대 AMX와 같은 행렬연산의 가속, 오픈소스 프레임워크에 대한 SW 최적화 작업을 진행중입니다. 2. 보안/암호화/압축을 가속시키는 QAT가 있습니다. 또한 암호화용 명령어 셋인 Crypto New Instructions이 있습니다. 3. 데이터 이동과 복사에 관련된 가속을 시키기 위해 DSA가 추가 되었습니다.
[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> 최근들어 데이터분석 뿐만 아니라 AI/ML을 활용한 업무분야가 늘어남에 따라 이를 뒤받침할 수 있는 고사양의 CPU에 대한 니즈가 커지고 있습니다. 이와 관련하여 몇가지 문의드립니다. 1. AI 관련 업무의 경우, 기존 대비 엄청나게 많은 데이터를 빠르게 처리해야 할 필요성이 있는데요. 이부분을 어떻게 개선했는지요? 2. 보안처리와 관련하여 암호화 및 압축을 많이 사용하는데 이부분에 대한 성능향상은 어떻게 개선됬는지요? 3.과거와 다르게 빠르게 증가하는 데이터의 이동과 복사시 CPU과부하가 종종 생기는데..이런 문제점들을 어떻게 개선했는지요?