인공지능의 만복한 욕심
매 6개월마다 정상적인 양의 두 배를 섭취하는 뜻밖의 짐승을 상상해 보십시오. 이는 명성 높은 무어의 법칙조차 능가하는, 인공지능의 무지 막힌 식욕입니다. 이 기술적인 야수는 무어의 법칙에 대한 예측을 뛰어넘는 계산 자원을 요구합니다. 이 기술적인 야수는 더 많은 것을 요구하며, 전통적인 컴퓨팅 능력의 한계를 늘어놓습니다.
계산 능력을 초월하고
계산 능력을 증가시키는 것은 이 요구에 대한 직관적인 해결책으로 보일 수 있지만, 현대의 인공지능 모델들이 단순한 처리 능력 이상의 것을 요구합니다. GPU나 TPU와 같은 특수한 하드웨어 뿐만 아니라, 계산 노드들을 효과적으로 연결하는 분산 컴퓨팅 인프라가 필수적으로 필요해졌습니다.
병목 현상으로서의 네트워크 인프라
놀랍게도, 인공지능 발전에서의 병목 현상은 네트워크 인프라 안에 있습니다. 즉각적인 통신 없이 세계적인 심포닉 오케스트라를 지휘하는 것은 혼돈을 부를 수 있듯이, 효율적인 인공지능 모델은 분산된 데이터 및 계산 작업을 위해 고대연비, 저지연 네트워크가 필요합니다.
네트워크의 결정적인 역할
효과적인 데이터 분배 메커니즘, 병렬 모델 훈련 과정, 저지연 네트워크는 자율 주행 차량 및 산업 자동화와 같은 다양한 영역에서의 인공지능 개발에 필수적입니다. 이러한 네트워크는 실시간으로 AI 처리 및 의사 결정을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
네트워크 센터에 대한 새로운 도전
기관이 AI를 기반으로 한 서비스를 수용함에 따라, 네트워크 인프라의 복잡성이 증가합니다. 다양한 기술을 관리하고 증가한 경보 신호를 처리하며 외부 네트워크를 통합하는 것이 네트워크 운영 센터에 대한 긴급한 문제가 됩니다. AI는 네트워크 관리에 대한 문제와 해결책을 모두 제시합니다.
네트워크 관리에서의 AI
AI 능력을 활용하는 미래의 네트워크 관리 솔루션은 NOC 팀에 대한 단순화된 작업 흐름과 향상된 분석을 약속하며, 복잡한 다중 벤더 환경에 대한 순조로운 적응을 가능하게 합니다. 다양한 지능 소스를 통합함으로써, 이러한 솔루션은 중요한 네트워크 성능 측면을 다룹니다.
점과 점을 연결
AI의 확장 가능성은 단순히 계산 능력을 강화하는 것을 넘어 네트워크의 기본적인 도전을 제시합니다. 네트워크 관리에서의 AI는 작업을 최적화할 뿐 아니라 디지털 생태계의 진화를 발동시켜, 자연이 새로운 종을 균형 있게 유지하는 것과 유사하게 기술적 생태계가 AI의 전체 잠재력을 해제할 수 있도록 진화해야 합니다.
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk