<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] 성공적인 XDR 전략을 위해서는 클라우드, 엔드포인트, 네트워크와 같은 다양한 보안 그룹 간의 사일로를 단순히 훌륭한 XDR 솔루션 도입으로 허물 수 있을지요? 사람과 프로세스도 이에 맞춰 발전해야 할 것 같은데요. 지속적인 지원이 가능할지요? 내재화되기까지 시간이 상당히 걸릴꺼 같은데요.
<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?