Theta EdgeCloud, 향상된 AI 모델 훈련을 위한 GPU 클러스터 출시

Theta EdgeCloud는 대규모 AI 모델 훈련에 필수적인 GPU 클러스터를 시작할 수 있는 기능을 도입하여 중요한 향상을 이루었습니다. 이 새로운 기능은 특정 지역 내에서 동일한 유형의 여러 GPU 노드로 구성된 클러스터를 생성할 수 있게 하여, 최소한의 지연으로 노드 간의 직접 통신을 촉진합니다. 이 기능은 분산 AI 모델 훈련에 매우 중요하며, 장치 간의 병렬 처리를 가능하게 합니다. 따라서 전통적으로 단일 GPU에서 며칠 또는 몇 주가 걸리던 작업이 이제 몇 시간 또는 몇 분 내에 완료될 수 있어 AI 애플리케이션의 개발 주기를 크게 가속화합니다.
GPU 클러스터의 도입은 훈련 효율성을 높일 뿐만 아니라 수평 확장을 지원하여 사용자가 필요에 따라 동적으로 더 많은 GPU를 추가할 수 있게 합니다. 이 유연성은 단일 GPU의 메모리 용량을 초과하는 대규모 기초 모델이나 수십억 개의 매개변수를 가진 아키텍처를 훈련하는 데 특히 유용합니다. 이 기능에 대한 수요는 여러 EdgeCloud 고객, 특히 주요 AI 연구 기관들에 의해 제기되었으며, 이는 Theta EdgeCloud가 AI, 미디어 및 엔터테인먼트를 위한 최고의 분산 클라우드 플랫폼으로 발전하는 데 있어 그 중요성을 강조합니다.
Theta EdgeCloud에서 GPU 클러스터를 시작하려면 사용자는 간단한 세 단계 프로세스를 따르면 됩니다. 여기에는 머신 유형 선택, 지역 선택, 클러스터 크기 및 컨테이너 이미지와 같은 설정 구성 등이 포함됩니다. 클러스터가 생성되면 사용자는 GPU 노드에 SSH로 접속하여 분산 작업을 효율적으로 실행할 수 있습니다. 또한, 플랫폼은 GPU 클러스터의 실시간 확장을 허용하여 사용자가 변화하는 작업 부하에 원활하게 적응할 수 있도록 합니다. 전반적으로 이 새로운 기능은 Theta EdgeCloud를 분산 클라우드 공간, 특히 AI 기반 애플리케이션에서 경쟁력 있는 플레이어로 자리매김하게 합니다.
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