AI에서 기계 학습 알고리즘은 대규모 데이터 세트와 복잡한 계산 처리가 포함된 교육에 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

TPU, GPU, FPGA, ASIC와 같은 특수 AI 컴퓨팅 하드웨어는 기계 학습 워크로드의 가속화를 목적으로 개발되어 고성능의 에너지 효율이 높은 처리 역량을 제공합니다.

기회 최적화: 최적화된 지능형 컴퓨팅 시스템이 새로운 비즈니스 분야에 진출하거나 새로운 수준의 수익을 확보할 기회를 지원합니다. 

확장성: Kubernetes와 기타 오케스트레이션 기술을 사용하면 워크로드 요구에 맞춰 컨테이너를 손쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다.

효율성: 컨테이너는 호스트 운영 체제의 커널을 공유하므로 기존 VM(가상 시스템)보다 시스템 리소스를 적게 사용하며, 그 결과 시작 시간이 짧아지고 오버헤드가 줄어듭니다.

격리: 컨테이너는 애플리케이션을 다른 애플리케이션 및 호스트 시스템에서 격리하여 보안, 안정성, 유연성을 강화하고 하나의 호스트에서 여러 워크로드를 실행합니다.

설정 간 일관성: 개발자는 로컬에서 테스트된 코드가 스테이징 또는 프로덕션 환경에서 유사하게 작동하여 ‘내 시스템에서의 작동’ 우려 사항을 최소화되도록 보장할 수 있습니다.

SMP(Symmetric Multiprocessing)는 멀티 프로세서 또는 멀티 코어가 함께 작동하며 작업을 동시에 실행하여 성능이 개선됩니다.

HPC(고성능 컴퓨팅)는 복잡한 문제 해결을 위한 슈퍼컴퓨터 및 클러스터와 효율적인 컴퓨팅을 위한 가속기(GPU, FPGA 등)를 사용하며 기존 컴퓨터보다 빠르게 문제를 해결하기 위해 양자 역학을 활용하는 새로운 양자 컴퓨팅 분야와 관련이 있습니다.

VM은 전체 컴퓨터 시스템을 에뮬레이트하는 반면 컨테이너는 가벼우며 애플리케이션을 모든 종속성과 함께 패키징합니다. 컨테이너는 VM보다 효율성과 확장성이 우수하며 더 빠른 시작 시간을 지원하고 다양한 컴퓨팅 환경에서 간편한 이식이 가능합니다.

엣지에서의 컴퓨팅 기능은 애플리케이션 실행, 분석 수행, 로컬 결정 수행 등이 포함됩니다.

엣지 환경에서의 컴퓨팅은 대기 시간 단축, 대역폭 사용량 최적화, 운영 기능 위임, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 개선 등의 이점을 제공합니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 로컬로 처리함으로써 응답 시간 개선, 네트워크 정체 감소, 운영 위임 지원, 민감 데이터의 보호 강화를 지원합니다.

IoT에서 엣지 컴퓨팅은 컴퓨팅 성능을 장치와 가까운 위치로 가져와 로컬 처리를 지원하고 대기 시간을 단축하며 대역폭 및 개인 정보 관련 문제를 해결합니다.

IoT는 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 조합이 필요한 경우가 많습니다. 엣지 장치는 로컬 처리를 수행하고 클라우드 리소스는 스토리지, 컴퓨팅, 분석에 필요한 확장성을 제공합니다.

엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅이 결합되어 IoT 구축의 컴퓨팅 요구 사항을 충족하고 처리, 데이터 분석, 의사 결정을 통합합니다.

컴퓨팅 리소스 관리는 로드 밸런싱, 워크로드 관리, 동적 리소스 프로비저닝과 같은 기술을 적용하여 리소스의 효과적인 할당과 일정 관리를 보장합니다. 자동 조정은 수요에 따라 리소스를 동적으로 조정하여 사용률을 최적화하고 성능 요구 사항을 충족합니다.

요약하자면 성능 메트릭, 병렬화 및 최적화 기술, 컴퓨팅 리소스 관리는 컴퓨팅 시스템의 효율성과 효과를 개선하여 더 빠른 컴퓨팅과 최적의 리소스 사용률을 지원하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 

HPE Superdome Flex: 미션 크리티컬 작업을 위한 고성능 컴퓨팅을 제공하는 HPE Superdome Flex는 스케일업 및 스케일아웃 기능을 통해 금융, 의료 및 연구 분야의 복잡한 컴퓨팅 작업을 처리할 수 있습니다.

HPE SimpliVity: 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹을 통합하는 단순한 하이퍼 컨버지드 인프라 아키텍처로, 뛰어난 데이터 경제성, 확장성, 관리를 통해 IT를 간소화하고 혁신을 가속화합니다.

HPE AI 및 ML 스케일러블 컴퓨팅 솔루션: HPE Machine Learning Operations(MLOps)는 까다로운 AI 워크로드에 적합합니다. 이러한 GPU 기반 컴퓨팅 솔루션은 AI 모델의 교육과 추론 속도를 높여 조직이 AI에 맞춰 변화하는 데 도움이 됩니다. 

클라우드 컴퓨팅에서 "컴퓨팅"이라는 용어는 이벤트 기반 트리거 소프트웨어 컴퓨팅과 하드웨어 컴퓨팅 온디맨드와 관련된 개념 및 객체를 설명합니다. 

범용 인스턴스는 균형 있는 컴퓨팅, 메모리 및 네트워킹 리소스를 제공하며, 다양한 여러 워크로드에 사용할 수 있습니다. 이 인스턴스는 웹 서버 및 코드 리포지토리와 같이 이러한 리소스를 동등한 비율로 사용하는 애플리케이션에 적합합니다. 

컴퓨팅 최적화 인스턴스는 빠른 네트워크 성능, 광범위한 가용성 및 초당 높은 입출력(I/O) 작업이 필요한 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 실행하는 데 사용됩니다. 이러한 유형의 애플리케이션의 예로 과학 및 재무 모델링 및 시뮬레이션, 빅 데이터, 기업 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스가 있습니다.

가속 컴퓨팅 인스턴스는 하드웨어 액셀러레이터 또는 코프로세서를 사용하여 부동 소수점 수 계산이나 그래픽 처리, 데이터 패턴 일치 등의 기능을 CPU에서 실행되는 소프트웨어보다 훨씬 효율적으로 수행합니다.

메모리 최적화 인스턴스는 고속 솔리드 스테이트 드라이브 인프라를 사용하여 데이터에 대한 초고속 액세스와 고성능을 제공합니다

스토리지 최적화 인스턴스는 로컬 스토리지에서 매우 큰 데이터 집합에 대해 많은 순차적 읽기 및 쓰기 액세스를 요구하는 워크로드를 위해 설계되었습니다. 이러한 인스턴스는 애플리케이션에 대해 대기 시간이 짧은, 수만 단위의 무작위 초당 I/O 작업 수(IOPS)를 지원하도록 최적화되었습니다.

탄력적 로드 밸런싱은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 리소스와 워크로드를 고르게 분산시키는 프로세스입니다. 이 프로세스는 애플리케이션의 수요가 높은 경우에도 지연 시간을 줄이고 처리 시간을 유지하기 위해 수행됩니다. 로드 밸런서는 클라우드 환경에서 실행되는 여러 애플리케이션 서버에 클라이언트 요청을 지능적으로 분산시킬 수 있습니다.

Elastic Load Balancing을 통해 사용자는 애플리케이션 성능과 신뢰성을 극대화할 수 있습니다. 들어오는 애플리케이션 트래픽을 EC2 인스턴스, 컨테이너, IP 주소, Lambda 함수, 가상 서버와 같은 여러 대상에 자동으로 분산시킵니다

컴퓨팅 서비스를 IaaS(Infrastructure-as-a-Service)라고도 합니다. 소프트웨어 컴퓨팅 플랫폼은 사용자가 워크로드를 가상 머신으로 마이그레이션할 수 있도록 하는 가상 서버 인스턴스와 스토리지 및 API를 제공합니다. 사용자는 컴퓨팅 파워를 할당했으며 원하는 대로 컴퓨터 리소스를 시작, 중지, 액세스 및 구성할 수 있습니다.