<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] 리눅스플랫폼이 많으면 기존엔 가각 컨버젼하고 업데이트해야 하는 컨데이터가 너무 많지만 이것을 PaaS 대표적인 맨텍의 아코디언을 사용하면 한번에 전환하고 컨테이너를 관리할 수 있다는 말씀인지 궁금하고 그럼 이제는 paas 하나만 잘 관리하고 업데이트 패치하면 된다는 말씀 같은데 그럼 paas에 종속되는 문제는 없는 것인지요? 언제든 타 paas로 이전이 가능한 구조가 필수 일것 같은데 이런 문제는 어떻게 해결하셨는지요?
(질문) 레거시, 클라우드, SaaS 등으로 가면서 데이타센터 하드웨어 어플라이언스 위주의 보안 정책 관리가 힘들어졌고 재택, 원격 근무가 보편화된 시대에 확장성이나 보안 문제를 드러난 VPN보다 클라우드 엣지 솔루션을 보안 정책으로 검토하고 있습니다. 이때 추천할 만한 솔루션은 어떤 것이 있는지 문의드립니다.
<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?