[질문] H100 GPU가 여러대 연결된 단일 GPU 서버 노드를 데이터 과학자 혼자 독점하며 AI 모델 학습 및 추론에 활용할 수 있겠지만, 만약 기업 내에 데이터 과학자가 1명이 아닌 여러 명이라면, 그리고 이 여러 명의 데이터 과학자가 동시에 서로 다른 AI 프로젝트를 수행하고 있다면 각 데이터 과학자 별로 개별적인 GPU 서버 노드를 마련해줘야 할까요?
[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] H100 GPU가 여러대 연결된 단일 GPU 서버 노드를 데이터 과학자 혼자 독점하며 AI 모델 학습 및 추론에 활용할 수 있겠지만, 만약 기업 내에 데이터 과학자가 1명이 아닌 여러 명이라면, 그리고 이 여러 명의 데이터 과학자가 동시에 서로 다른 AI 프로젝트를 수행하고 있다면 각 데이터 과학자 별로 개별적인 GPU 서버 노드를 마련해줘야 할까요?