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[AI인프라] GPU 5만장 시대, AI 인프라 비즈니스 성공 조건

문제AI 인프라 시장에서 GPU 보유량이 아닌 하드웨어-소프트웨어 공동 설계(Co-design) 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다.
접근GPU 연산(CUDA Graphs, 커널 퓨전), 네트워킹(RDMA/InfiniBand, GPUDirect, 적응형 라우팅), 스토리지(프리페칭, 병렬 체크포인팅), 오케스트레이션(Kubernetes/Slurm 기반 갱 스케줄링) 네 계층 전체를 동시에 최적화하는 풀스택 접근법을 제시한다.
결과총 학습 비용(Total Cost to Train) 관점에서 AI NIC 기반 아키텍처로 베어메탈 성능과 VM 수준의 프로비저닝 속도를 동시에 달성할 수 있다.
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    #deployment#ci-cd#vercel-cli+1