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필터 1
교육환경 AX의 핵심, DaaS·VDI 활용 전략
가비아
기타

교육환경 AX의 핵심, DaaS·VDI 활용 전략

교육환경의 AX 전환에서 DaaS·VDI의 역할을 정리했습니다. 동일한 GPU 실습 환경과 제로트러스트 보안, 캠퍼스 일괄 관리 방안을 소개했습니다.

#DaaS#VDI
3200
[운영가이드] Kubernetes 기반 Fault-Tolerant GPU 클러스터 유지 관리
KT 클라우드
데브옵스

[운영가이드] Kubernetes 기반 Fault-Tolerant GPU 클러스터 유지 관리

Kubernetes 기반 GPU 클러스터를 안정적으로 운영하기 위한 유지 관리 방안을 정리했습니다. 자동화, 관측, 스케줄링 통합, 네트워크·보안 분리를 통해 장애 대응과 성능 안정성을 높이는 방법을 소개했습니다.

#Kubernetes#GPU
1200
[AI인프라] GPU 5만장 시대, AI 인프라 비즈니스 성공 조건
KT 클라우드
AI

[AI인프라] GPU 5만장 시대, AI 인프라 비즈니스 성공 조건

GPU 수량 경쟁보다 풀스택 최적화가 AI 인프라 비즈니스의 핵심이라고 설명했습니다. 운영 효율과 총비용 관점에서 AI NIC와 베어메탈 아키텍처의 중요성을 짚었습니다.

#AI인프라#GPU
4700
[AI인프라] AI 데이터센터(AIDC)는 무엇이 다른가: GPU 전력과 운영 전환
KT 클라우드
데브옵스

[AI인프라] AI 데이터센터(AIDC)는 무엇이 다른가: GPU 전력과 운영 전환

생성형 AI 확산으로 데이터센터는 고밀도 GPU와 급격한 전력 변동에 대응하는 AIDC로 바뀌었습니다. 전력 품질 모니터링, 액체 냉각, 예측 냉각 같은 운영 전환이 핵심이라고 설명했습니다.

#AIDC#GPU
5400
HPC를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서 Part 2.
데보션
AI

HPC를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서 Part 2.

Slurm의 내부 구조와 Job 실행 흐름을 설명하며 HPC에서의 자원 관리 방식을 정리했습니다. 또한 대화형 작업, 배치 학습, Job 배열, QOS와 Fairshare 활용법을 실무 예제로 소개했습니다.

#Slurm#HPC
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AI 시대 고성능 GPU, 사야 할까 빌려야 할까?
가비아
AI

AI 시대 고성능 GPU, 사야 할까 빌려야 할까?

AI 스타트업과 연구 조직의 GPU 수요 증가에 맞춰, 자체 구매보다 서버호스팅이 유리한 상황을 설명했습니다. AI 학습·렌더링·시뮬레이션처럼 프로젝트형 워크로드에 즉시 쓰는 연산 자원을 제안했습니다.

#GPU#LLM
6800
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#개발서적#프로그래밍
[기술동향] 2026 피지컬 AI 확산과 AI 데이터센터(AIDC) 인프라 전망
KT 클라우드
AI

[기술동향] 2026 피지컬 AI 확산과 AI 데이터센터(AIDC) 인프라 전망

피지컬 AI를 현장 데이터와 업데이트로 다듬는 운영형 AI로 설명했습니다. AIDC는 GPU뿐 아니라 검증 체계, 스토리지, 전력·냉각까지 함께 설계해야 한다고 정리했습니다.

#피지컬 AI#AIDC
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[26년 3월] 정부 행정망 안에서 네이버를 쓴다?
네이버 클라우드 플랫폼
AI

[26년 3월] 정부 행정망 안에서 네이버를 쓴다?

공공 행정망의 안전한 생성형 AI 협업 환경과 국방·제조 AI 협력 소식을 소개했습니다. 제조 AI 활용 가이드와 GPU 데이터센터 인프라도 함께 다뤘습니다.

#네이버웍스#LLM
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[26년 2월] 팀네이버, 공공 분야에 도움 많이 된다
네이버 클라우드 플랫폼
AI

[26년 2월] 팀네이버, 공공 분야에 도움 많이 된다

금융·경제 특화 생성형 AI BOKI와 온프레미스 운영 사례를 소개했습니다. B200 GPU 클러스터, 팀 맞춤 AI 어시스턴트, GPU·NPU 역할을 함께 다뤘습니다.

#온프레미스#GPU
500
[트렌드분석] 글로벌 데이터센터의 전력 문제와 AI 인프라 – Megawatt 시대의 도전과제
KT 클라우드
아키텍처

[트렌드분석] 글로벌 데이터센터의 전력 문제와 AI 인프라 – Megawatt 시대의 도전과제

AI 인프라 경쟁의 중심이 GPU 성능보다 전력 확보 능력으로 이동했다고 설명했습니다. 지역별 전력망과 규제 차이를 바탕으로 데이터센터 투자와 운영의 핵심 과제를 정리했습니다.

#AI인프라#GPU
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VAMS에서 NVIDIA Isaac Lab을 활용한 GPU 가속 로봇 시뮬레이션 훈련
AWS
AI

VAMS에서 NVIDIA Isaac Lab을 활용한 GPU 가속 로봇 시뮬레이션 훈련

VAMS에 NVIDIA Isaac Lab을 통합해 로봇 자산에서 GPU 가속 RL 훈련과 평가를 직접 실행하는 방법을 소개했습니다. AWS Batch와 Step Functions로 인프라를 자동화하고 자산 계보와 결과 추적성을 강화했습니다.

#AWS Batch#NVIDIA Isaac Lab
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Amazon EKS에서 Friendli Container로 LLM 추론 최적화하기
AWS
데브옵스

Amazon EKS에서 Friendli Container로 LLM 추론 최적화하기

Amazon EKS에 Friendli Container Add-on을 적용해 LLM 추론 성능과 비용 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 클러스터 준비부터 배포, 검증, 정리까지의 절차를 단계별로 안내했습니다.

#Amazon EKS#Kubernetes
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[트렌드분석] 데이터센터 자산 전쟁 : 투자 자본이 몰리는 AI 인프라의 현재와 미래
KT 클라우드
기타

[트렌드분석] 데이터센터 자산 전쟁 : 투자 자본이 몰리는 AI 인프라의 현재와 미래

AI 인프라 수요 확대로 데이터센터가 GPU 기반 자산으로 재편되는 흐름을 정리했습니다. 전력, 냉각, PPA, ESS가 수익률을 좌우하는 핵심 변수로 제시했습니다.

#AI인프라#GPU
3600
KubeVirt로 구현하는 GPU VM (3) - PCoIP 연동 및 오프라인 라이센스 서버 설치
데보션
데브옵스

KubeVirt로 구현하는 GPU VM (3) - PCoIP 연동 및 오프라인 라이센스 서버 설치

KubeVirt GPU VM에 PCoIP Graphics Agent를 연동해 원격 그래픽 가속 환경을 구성했습니다. 또한 Air-Gap 환경용 오프라인 라이선스 서버와 GPU 최적화 설정을 적용했습니다.

#KubeVirt#GPU
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