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AITRICS, ‘GTC 2019’서 최적화된 머신러닝 개발환경 구축방안 제시

인공지능(AI) 전문 기업 AITRICS는 오늘, ‘GTC(GPU Technology Conference) 2019’에 참가해 스타트업 관점에서 효율적인 머신러닝 파이프라인 구축방법(How To Build Efficient ML Pipelines From the Startup Perspective)’에 대해 발표한다고 밝혔다.

 

 

엔비디아가 주최하는 ‘GTC(GPU Technology Conference)’GPU(그래픽 처리 장치)를 통한 기술 혁신을 공유하는 글로벌 컨퍼런스로, 2009년 처음 개최된 이후 매년 진행되고 있으며 컴퓨팅 분야에서 가장 뜨거운 주제에 대한 전문가들의 인사이트를 제공한다. 올해는 미국 캘리포니아 산호세에서 현지시간으로 3 18일부터 21일까지 개최되며, AITRICS의 발표 세션은 21일에 진행될 예정이다

 

 

머신러닝 및 인공지능 연구를 효율적으로 자동화하기 위해 가장 중요한 것은 다양한 인프라의 기술적 지원이다. 방대한 데이터의 동시 처리가 필요한 기계학습 단계에서는 병렬 컴퓨팅 성능이 뛰어난 GPU의 필요성이 날로 증가하고 있다. 하지만 보유하고 있는 GPU 리소스 및 데이터가 증가할수록, 효율적이고 체계적인 관리가 어려워질 수 밖에 없다. 이에 AITRICS는 쿠버네티스(Kubernetes)를 통해 연구원들에게 리소스를 효율적으로 배분하고, 불필요한 반복 작업을 제거하여 멀티 GPU 환경에서의 리소스 관리 문제점을 해결한다.

 

 

를 통해, 리소스가 필요한 연구원은 자신이 필요한 자원의 종류와 프레임워크를 선택만하면 손쉽게 본인이 원하는 연구 환경을 조성할 수 있다. 대용량의 데이터를 동시에 분석하고 신속하게 연산해야하는 상황에서 머신러닝 연구원들이 인프라 구축에 대한 고민없이 최적화된 기계학습모델 개발 환경에서 연구를 할 수 있도록 지원한다. 또한, 보유한 GPU 서버 용량이 부족할 경우에도 외부 클라우드 서비스를 통해 동적으로 추가 용량을 확보할 수 있게 된다

 

 

 

 

안재만 AITRICS 개발팀장은 "전 세계 다양한 IT 업계 전문가들이 모이는 자리에서 발표할 수 있는 기회를 얻게 되어 영광이다. AITRICS는 인공지능 및 머신러닝 연구가 주축이 되는 기업인만큼, GPU 리소스 관리 문제점을 해결하여 연구원들이 최적화된 연구 환경에서 연구 성과를 향상시킬 수 있도록 지원할 계획이다"라고 말했다.

 

 

AITRICS는 인공지능 및 의료 분야 최고의 전문가들이 주축이 되어 설립한 AI 전문 기업으로, 인공지능 핵심기술을 연구 및 개발하고 있다. 그 동안 NeurIPS ICML 등 세계 최고 권위를 가진 인공지능 학술대회에서 국내 최다 연구성과를 발표하며 기술력을 인정받았으며, 현재는 최고의 의료진과 함께 의료 문제를 발굴하고 인공지능 모델이 도출한 결과를 검증하여 의료 환경에서 발생 가능한 위험을 조기에 예측하는 솔루션을 제공하고 있다

 

 

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