IBM, 고성능 스토리지 포트폴리오로 AI·GPU 성능 높인다
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"생성형AI 도입 시 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 비용 문제와 함께 데이터 관리 비용도 큰 장애 요소로 부각되고 있습니다. 인공지능(AI) 학습에 필요한 데이터 관리, 학습 이후 데이터 저장 등 AI 전반의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 스토리지로 기업의 비용을 낮춰주 는 것이 IBM의 전략입니다."
쉬 CTO는 "학습 데이터는 기하급수적으로 늘고 있어 기업이 향후 5년 동안 관리해야 하는 데이터의 양은 지금보다 약 2.5배 늘어날 것"이라며 "IBM은 AI 성능과 GPU 활용도를 최대한 높일 수 있도록 AI 단계별 스토리지 포트폴리오를 제공하고 있다"고 말했다.
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“생성형AI 도입 시 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 비용 문제와 함께 데이터 관리 비용도 큰 장애 요소로 부각되고 있습니다. 인공지능(AI) 학습에 필요한 데이터 관리, 학습 이후 데이터 저장 등 AI 전반의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 스토리지로 기업의 비용을 낮춰주 는 것이 IBM의 전략입니다.”
빈센트 쉬 IBM 스토리지 최고기술책임자(CTO)는 4일 서울 여의도에서 열린 'IBM 스토리지 미디어 세션'에서 데이터 관리의 중요성을 강조했다.
쉬 CTO는 “학습 데이터는 기하급수적으로 늘고 있어 기업이 향후 5년 동안 관리해야 하는 데이터의 양은 지금보다 약 2.5배 늘어날 것”이라며 “IBM은 AI 성능과 GPU 활용도를 최대한 높일 수 있도록 AI 단계별 스토리지 포트폴리오를 제공하고 있다”고 말했다.
대표적인 IBM 스토리지는 '스토리지 스케일 시스템(SSS)', '스토리지 세프', '테이프 라이브러리' 등이 있다.
IBM SSS는 다양한 소스에서 대량 데이터를 수집, 구성, 분석한다. AI 워크로드에 최적화돼 있다. 고성능 분산 병렬 파일시스템 스토리지로 수많은 소용량 파일의 데이터를 처리할 수 있다.
AI 성능을 높일 수 있다는 점 때문에 IBM SSS의 매출은 성장세가 뚜렷하다.
박대성 한국IBM 상무는 “AI 시장에서 새롭게 떠오르는 화두는 대규모 데이터 관리와 이에 대한 비용 통제”라며 “값 비싸게 GPU를 사와도 GPU 성능을 제대로 활용하지 못하는 경우가 허다하고, 이는 기업의 AI 기술 비용으로 이어진다”라고 말했다.
이어 “IBM은 GPU를 가장 최적으로 활용할 수 있는 스토리지라는 것이 시장에서 이미 입증됐다”며 “국내 대기업들은 실증사업(PoC) 단계에 있고, 대형 데이터를 다루는 엔터프라이즈 그룹이 도입을 앞두고 있다”고 덧붙였다.
최근 AI 기술로 희귀질환을 진단하는 스타트업 쓰리빌리언이 대용량 데이터를 보관하기 위해 IBM SSS를 도입했다. 유전체 데이터를 고성능 스토리지 환경에서 IBM SSS에 저장하고, IBM 테이프 라이브러리를 활용해 데이터를 자동 보관하는 체계를 정립했다.
한국항공우주연구원(KARI), 한국금형산업진흥회도 IBM SSS를 도입했다.
박 상무는 “데이터 관리 기간을 2~3년으로 보는 게 아니라 장기간으로 봐야 하기 때문에 초대규모 데이터 관리를 효율적으로 할 수 있는 스토리지 성능이 중요하다”며 “IBM은 AI 도입에 대응할 수 있는 스토리지 솔루션으로 전문성을 갖고 있어 지속 성장하고 있다”고 강조했다.
박두호 기자 walnut_park@etnews.com
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